Desenvolvimento de sistema de controle para veículo autônomo em aplicação agrícola.
| Ano de defesa: | 2025 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
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| País: |
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-18032026-073823/ |
Resumo: | Os veículos capazes de operar sem intervenção do motorista têm despertado crescente interesse tanto da comunidade acadêmica quanto da indústria automotiva. Pesquisas voltadas ao desenvolvimento de sistemas de condução autônoma vêm ganhando destaque, com avanços significativos concentrados, em sua maioria, em aplicações urbanas e rodoviárias. Entretanto, observa-se uma expansão desse interesse para o setor agrícola, impulsionada pela crescente demanda por soluções autônomas robustas, especialmente para veículos pesados. Nesse novo contexto, caracterizado por ambientes desafiadores e requisitos operacionais específicos, ainda são escassas as pesquisas que avaliam a eficácia de sistemas de controle em condições reais de operação. Assim, a validação experimental torna-se etapa essencial para garantir que esses sistemas atuem com segurança, precisão e confiabilidade em cenários off-road. Esta dissertação tem como objetivo desenvolver e validar uma camada completa de controle, incluindo hardware e software, para um caminhão autônomo de grande porte voltado a aplicações agrícolas. A metodologia adotada consistiu na implementação de um sistema de controle no caminhão Mercedes-Benz AROCS 8x4, utilizando um controlador embarcado baseado em Raspberry Pi, integrado a interfaces Drive-by-Wire e comunicação via ROS2. A estratégia de controle de baixo nível empregou controladores PID para velocidade e esterçamento, enquanto o controle de trajetória foi baseado no método Stanley. A validação experimental foi conduzida em uma pista de testes controlada, abrangendo dez cenários distintos com diferentes geometrias e velocidades. Foram analisadas métricas como erro lateral, RMSE, Jerk e tempo de permanência dentro da faixa de tolerância. Os resultados demonstraram que o sistema foi capaz de conduzir o veículo de forma autônoma em todos os cenários propostos. Em trajetos retilíneos, o erro lateral permaneceu dentro da faixa de ±0,2 metros por mais de 96% do tempo, indicando alta precisão de rastreamento. Em segmentos curvos, observou-se uma redução de desempenho atribuída à sensibilidade do controlador Stanley à velocidade e à parametrização adotada. A análise estatística (ANOVA e teste de Tukey HSD) confirmou diferenças significativas no erro lateral entre os diferentes cenários. Os resultados obtidos indicam que a camada de controle proposta é adequada para aplicações agrícolas com veículos pesados, mesmo sem a necessidade de conhecimento detalhado do modelo dinâmico do veículo. O sistema desenvolvido demonstrou confiabilidade, adaptabilidade e consistência, constituindo uma base sólida para pesquisas futuras e para aplicações práticas em campo real. |
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Nesse novo contexto, caracterizado por ambientes desafiadores e requisitos operacionais específicos, ainda são escassas as pesquisas que avaliam a eficácia de sistemas de controle em condições reais de operação. Assim, a validação experimental torna-se etapa essencial para garantir que esses sistemas atuem com segurança, precisão e confiabilidade em cenários off-road. Esta dissertação tem como objetivo desenvolver e validar uma camada completa de controle, incluindo hardware e software, para um caminhão autônomo de grande porte voltado a aplicações agrícolas. A metodologia adotada consistiu na implementação de um sistema de controle no caminhão Mercedes-Benz AROCS 8x4, utilizando um controlador embarcado baseado em Raspberry Pi, integrado a interfaces Drive-by-Wire e comunicação via ROS2. A estratégia de controle de baixo nível empregou controladores PID para velocidade e esterçamento, enquanto o controle de trajetória foi baseado no método Stanley. A validação experimental foi conduzida em uma pista de testes controlada, abrangendo dez cenários distintos com diferentes geometrias e velocidades. Foram analisadas métricas como erro lateral, RMSE, Jerk e tempo de permanência dentro da faixa de tolerância. Os resultados demonstraram que o sistema foi capaz de conduzir o veículo de forma autônoma em todos os cenários propostos. Em trajetos retilíneos, o erro lateral permaneceu dentro da faixa de ±0,2 metros por mais de 96% do tempo, indicando alta precisão de rastreamento. Em segmentos curvos, observou-se uma redução de desempenho atribuída à sensibilidade do controlador Stanley à velocidade e à parametrização adotada. A análise estatística (ANOVA e teste de Tukey HSD) confirmou diferenças significativas no erro lateral entre os diferentes cenários. Os resultados obtidos indicam que a camada de controle proposta é adequada para aplicações agrícolas com veículos pesados, mesmo sem a necessidade de conhecimento detalhado do modelo dinâmico do veículo. O sistema desenvolvido demonstrou confiabilidade, adaptabilidade e consistência, constituindo uma base sólida para pesquisas futuras e para aplicações práticas em campo real.Autonomous vehicles capable of operating without human intervention have attracted increasing interest from both academia and the automotive industry. Research focused on the development of autonomous driving systems has gained prominence, with significant progress achieved primarily in urban and highway applications. However, there is a growing demand for robust autonomous solutions in the agricultural sector, particularly for heavy-duty vehicles. In this emerging context, characterized by challenging environments and specific operational requirements, there is still a lack of studies evaluating the effectiveness of control systems under real-world conditions. Therefore, experimental validation becomes a critical step to ensure that such systems can operate safely, accurately, and reliably in off-road scenarios. This dissertation aims to develop and validate a complete control layer, including both hardware and software, for a large autonomous truck intended for agricultural applications. The methodology involved implementing a control system on a Mercedes-Benz AROCS 8x4 truck using a Raspberry Pibased embedded controller integrated with Drive-by-Wire interfaces and ROS2 communication. The low-level control strategy employed PID controllers for speed and steering, while the trajectory control was based on the Stanley method. Experimental validation was conducted on a closed test track, encompassing ten distinct scenarios with varying geometries and speeds. Metrics such as lateral error, RMSE, jerk, and time within the tolerance band were analyzed. The results demonstrated that the control system successfully guided the vehicle in all test scenarios. On straight paths, the lateral error remained within ±0.2 meters for over 96% of the time, indicating high tracking accuracy. In curved segments, performance declined due to the Stanley controllers sensitivity to speed and parametrization. Statistical analyses (ANOVA and Tukey HSD test) confirmed significant differences in lateral error across the scenarios. In conclusion, the proposed control layer is suitable for heavy-duty agricultural applications without requiring detailed knowledge of the vehicles dynamic model. The developed system proved to be reliable, adaptable, and consistent, providing a solid foundation for future research and real-world deployment.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPYoshioka, Leopoldo RidekiZucchi, Gabriel Araujo2025-10-23info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-18032026-073823/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2026-03-18T11:12:01Zoai:teses.usp.br:tde-18032026-073823Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212026-03-18T11:12:01Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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