Controle robusto por LMIs para rastreamento de trajetórias com aplicação em robôs seguidores de linha

• Processo: 23/15924-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2026
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Eletrônica Industrial, Sistemas e Controles Eletrônicos
• Pesquisador responsável: Ricardo Coração de Leão Fontoura de Oliveira
• Beneficiário: Matheus Henrique de Campos Marcomini
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Desigualdades matriciais lineares
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Controle PID | Desigualdades Matriciais Lineares | Funções de Lyapunov dependente de parâmetros | Rastreamento de trajetórias | Realimentação de Saída | Robôs seguidores de linha | Controle Robusto de Sistemas Incertos

Resumo

O objetivo deste plano é estudar problemas de controle robusto envolvendo o rastreamento de trajetórias de sistemas lineares com incertezas. Do ponto de vista da modelagem, propõe-se o uso de modelos com parâmetros incertos para lidar com as incertezas presentes no problema em estudo. No âmbito do controle, o objetivo é investigar controladores de baixa ordem ou estruturados, como PI e PID. Embora esses controladores de baixa ordem sejam de simples implementação, os procedimentos de síntese costumam impor desafios teóricos para garantir estabilidade e desempenho robusto em malha fechada, especialmente ao lidar com parâmetros incertos. Neste cenário, propõe-se o uso do estado da arte de técnicas de controle robusto de sistemas incertos, que empregam funções de Lyapunov dependentes de parâmetros como metodologia para solucionar os problemas, resultando em condições expressas como desigualdades matriciais lineares (do inglês, Linear Matrix Inequalities - LMIs). Validações experimentais serão realizadas em robôs seguidores de linha para avaliar a qualidade da técnica proposta. Serão utilizadas as ferramentas computacionais disponíveis no software Matlab para a programação de LMIs, além de parsers e solvers de domínio público.