| Texto completo | |
| Autor(es): |
Marcos, Lucas B.
;
Bueno, Jose Nuno A. D.
;
Rocha, Kaio D. T.
;
Terra, Marco H.
;
IEEE
Número total de Autores: 5
|
| 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 |