Longitudinal control of self-driving heavy-duty vehicles: a robust Markovian approach

Autor(es)

Marcos, Lucas B. ; Bueno, Jose Nuno A. D. ; Rocha, Kaio D. T. ; Terra, Marco H. ; IEEE

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: 2022 IEEE 61ST CONFERENCE ON DECISION AND CONTROL (CDC); v. N/A, p. 7-pg., 2022-01-01.

Resumo

The past few years have seen a massive improvement in self-driving vehicle technology. However, many challenges remain ahead. For example, the robust autonomous control of heavy-duty vehicles is still an issue. Furthermore, gear shifting in the driveline affects state estimation and autonomous control, as it abruptly changes powertrain dynamics. This paper proposes a robust recursive discrete-time Markov jump linear system technique for achieving autonomous driveline control. The algorithm is tested for a truck bodywork. Experiments show that the proposed recursive controller outperforms its LMI-based counterpart in terms of tracking error and can complete the test track in scenarios where the nominal LMI-based version cannot. (AU)

• Processo FAPESP: 21/08103-0 - Controle de sistemas veiculares heterogêneos autônomos e cooperativos
• Beneficiário: Lucas Barbosa Marcos
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Processo FAPESP: 17/16346-4 - Controle tolerante a falhas de rede de comunicação para o movimento coordenado de robôs heterogêneos
• Beneficiário: Kaio Douglas Teófilo Rocha
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
• Processo FAPESP: 14/50851-0 - INCT 2014: Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia para Sistemas Autônomos Cooperativos Aplicados em Segurança e Meio Ambiente
• Beneficiário: Marco Henrique Terra
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático