Predictive adaptive cruise control in an embedded environment.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Brugnolli, Mateus Mussi
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
ACC systems
Dinamômetros
Dynamometer
Identificação de sistemas
IHMPC
Model predictive control
Radar
System identification
Veículos automotores
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-24092018-151311/
Resumo: The development of Advanced Driving Assistance Systems (ADAS) produces comfort and safety through the application of several control theories. One of these systems is the Adaptive Cruise Control (ACC). In this work, a distribution of two control loops of such system is developed for an embedded application to a vehicle. The vehicle model was estimated using the system identification theory. An outer loop control manages the radar data to compute a suitable cruise speed, and an inner loop control aims for the vehicle to reach the cruise speed given a desired performance. For the inner loop, it is used two different approaches of model predictive control: a finite horizon prediction control, known as MPC, and an infinite horizon prediction control, known as IHMPC. Both controllers were embedded in a microcontroller able to communicate directly with the electronic unit of the vehicle. This work validates its controllers using simulations with varying systems and practical experiments with the aid of a dynamometer. Both predictive controllers had a satisfactory performance, providing safety to the passengers.
id USP_f90bd2a8b55836877b68bb1733163b68
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-24092018-151311
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str
spelling Predictive adaptive cruise control in an embedded environment.Controle de cruzeiro adaptativo preditivo em um ambiente embarcado.ACC systemsDinamômetrosDynamometerIdentificação de sistemasIHMPCModel predictive controlRadarRadarSystem identificationVeículos automotoresThe development of Advanced Driving Assistance Systems (ADAS) produces comfort and safety through the application of several control theories. One of these systems is the Adaptive Cruise Control (ACC). In this work, a distribution of two control loops of such system is developed for an embedded application to a vehicle. The vehicle model was estimated using the system identification theory. An outer loop control manages the radar data to compute a suitable cruise speed, and an inner loop control aims for the vehicle to reach the cruise speed given a desired performance. For the inner loop, it is used two different approaches of model predictive control: a finite horizon prediction control, known as MPC, and an infinite horizon prediction control, known as IHMPC. Both controllers were embedded in a microcontroller able to communicate directly with the electronic unit of the vehicle. This work validates its controllers using simulations with varying systems and practical experiments with the aid of a dynamometer. Both predictive controllers had a satisfactory performance, providing safety to the passengers.A inclusão de sistemas avançados para assistência de direção (ADAS) tem beneficiado o conforto e segurança através da aplicação de diversas teorias de controle. Um destes sistemas é o Sistema de Controle de Cruzeiro Adaptativo. Neste trabalho, é usado uma distribuição de duas malhas de controle para uma implementação embarcada em um carro de um Controle de Cruzeiro Adaptativo. O modelo do veículo foi estimado usando a teoria de identificação de sistemas. O controle da malha externa utiliza dados de um radar para calcular uma velocidade de cruzeiro apropriada, enquanto o controle da malha interna busca o acionamento do veículo para atingir a velocidade de cruzeiro com um desempenho desejado. Para a malha interna, é utilizado duas abordagens do controle preditivo baseado em modelo: um controle com horizonte de predição finito, e um controle com horizonte de predição infinito, conhecido como IHMPC. Ambos controladores foram embarcados em um microcontrolador capaz de comunicar diretamente com a unidade eletrônica do veículo. Este trabalho valida estes controladores através de simulações com sistemas variantes e experimentos práticos com o auxílio de um dinamômetro. Ambos controladores preditivos apresentaram desempenho satisfatório, fornecendo segurança para os passageiros.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPAngelico, Bruno AugustoLagana, Armando Antonio MariaBrugnolli, Mateus Mussi2018-07-31info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-24092018-151311/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/openAccesseng2018-10-03T01:45:28Zoai:teses.usp.br:tde-24092018-151311Biblioteca 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:27212018-10-03T01:45:28Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Predictive adaptive cruise control in an embedded environment.
Controle de cruzeiro adaptativo preditivo em um ambiente embarcado.
title Predictive adaptive cruise control in an embedded environment.
spellingShingle Predictive adaptive cruise control in an embedded environment.
Brugnolli, Mateus Mussi
ACC systems
Dinamômetros
Dynamometer
Identificação de sistemas
IHMPC
Model predictive control
Radar
Radar
System identification
Veículos automotores
title_short Predictive adaptive cruise control in an embedded environment.
title_full Predictive adaptive cruise control in an embedded environment.
title_fullStr Predictive adaptive cruise control in an embedded environment.
title_full_unstemmed Predictive adaptive cruise control in an embedded environment.
title_sort Predictive adaptive cruise control in an embedded environment.
author Brugnolli, Mateus Mussi
author_facet Brugnolli, Mateus Mussi
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Angelico, Bruno Augusto
Lagana, Armando Antonio Maria
dc.contributor.author.fl_str_mv Brugnolli, Mateus Mussi
dc.subject.por.fl_str_mv ACC systems
Dinamômetros
Dynamometer
Identificação de sistemas
IHMPC
Model predictive control
Radar
Radar
System identification
Veículos automotores
topic ACC systems
Dinamômetros
Dynamometer
Identificação de sistemas
IHMPC
Model predictive control
Radar
Radar
System identification
Veículos automotores
description The development of Advanced Driving Assistance Systems (ADAS) produces comfort and safety through the application of several control theories. One of these systems is the Adaptive Cruise Control (ACC). In this work, a distribution of two control loops of such system is developed for an embedded application to a vehicle. The vehicle model was estimated using the system identification theory. An outer loop control manages the radar data to compute a suitable cruise speed, and an inner loop control aims for the vehicle to reach the cruise speed given a desired performance. For the inner loop, it is used two different approaches of model predictive control: a finite horizon prediction control, known as MPC, and an infinite horizon prediction control, known as IHMPC. Both controllers were embedded in a microcontroller able to communicate directly with the electronic unit of the vehicle. This work validates its controllers using simulations with varying systems and practical experiments with the aid of a dynamometer. Both predictive controllers had a satisfactory performance, providing safety to the passengers.
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018-07-31
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-24092018-151311/
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-24092018-151311/
dc.language.iso.fl_str_mv eng
language eng
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1815258425579274240

Registros relacionados