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Desenvolvimento De 
  
Dario Ruben 
email: ruben@fem.unicamp.br
  
GIOVANI Bernardes Hernandez 
  
Vitor 
  
Vaqueiro Janito 
email: janito@fem.unicamp.br
  
Pablo Ferreira 
  
Meirelles Siqueira 
  
  
  
  
PROPOSTA DE UMA PLATAFORMA DE TESTES PARA O

Keywords: mobile robots, path planning, embedded systems

Abstract This article presents the proposal of a vehicle in scale with the adaptation of a direction control for trajectory tracking. This vehicle comprises two steerable front wheels according to Ackerman configuration and two rear wheels differentially driven by an electric direct current. For this purpose we developed a sensory system that captures information about the position and orientation of the car from the sensory components such as embedded GPS, accelerometer, gyroscope and compass, which make up the inertial system. It presents an approach to trajectory control based on a combination of orientation and location of the vehicle with respect to the projected path and their performances are compared through simulation and real test evaluations.

Keywords Autonomous vehicles, control orientation, sensory systems of navigation,

Introdução

Nos últimos anos, as áreas de pesquisa em robótica móvel terrestre se encontra em constante desenvolvimento devido aos avanços nos sistemas eletrônicos e computacionais, o que permite gerar novas pesquisas em estudos sobre o controle de veículos autônomos ou semi-autônomos (tele operados). Sua principal ênfase é baseada nos problemas de operação conhecidos como locomoção, que envolvem os parâmetros de reconhecimento e planejamento de rotas em ambientes complexos, não estruturados.

Este potencial avanço dos sistemas robóticos móveis, tem introduzido as capacidades de mobilidade e autonomia baseadas em seus sistemas sensoriais e de percepção que lhe permitem interatuar com o ambiente, já que o robô móvel tem a habilidade de movimentar-se por dentro de um espaço específico de trabalho como rua, corredores rodoviários, estacionamentos, entre outros, com diferentes níveis de autonomia, gerando novas aplicações e consequentemente muitos desafios.

O nível da autonomia é determinado pela capacidade do veículo em perceber o ambiente de trabalho mediante sensores do tipo sonares, opto eletrônicos, câmeras de vídeo, GPS, entre outros, que podem modificar seu comportamento como resultado de sua atuação.

Para ser considerado como um veículo autônomo, um robô móvel terrestre deve dispor de um sistema que lhe possibilite se locomover em função do ambiente de aplicação (Siegwart, 2008). Dado que os veículos robóticos terrestres se distinguem principalmente pelos aspectos da configuração de tração e direção e o grau de atuação decorrente, ou seja, subatuada até completamente não-holonômico. De acordo com estes parâmetros, os sistemas de controle são projetados tendo em conta estas características [START_REF] Morin | Motion control of wheeled mobile robots[END_REF].

Portanto, o robô deve ter a qualidade de reconhecer e perceber o ambiente para executar os algoritmos de controle no sistema de navegação, destinado ao cumprimento de sua tarefa objetivo.

Desse modo, o conceito de veículo autônomo é baseado em um conjunto de tecnologias cognitivas e de controle altamente automatizadas, que permite ao veículo se mover de um ponto a outro, sem a necessidade da intervenção de nenhum operador humano no processo do seu movimento (Siegwart, 2008).

Este artigo tem como contexto o desenvolvimento de um veículo terrestre em escala no qual esta aplicado o desenvolvimento de um controle de direção para o seguimento de trajetória. Tendo em conta que o veículo esta sob condições ideais de locomoção, ou seja em terreno plano, sem escorregamento, e a velocidades baixas. Portanto, aborda-se aqui a técnica de controle para o seguimento de trajetórias baseada na análise da orientação e posição do veículo com respeito á trajetória projetada. O controlador aplicado nos testes experimentais é avaliado em ambiente de simulação calculado o modelo matemático que representa o aspecto cinemático do veículo.

Após esta seção introdutória, o restante do artigo esta dividido da seguinte forma: a seção 2 apresenta a plataforma desenvolvida, descrevendo os módulos do sistema desenvolvido, na seção 3 é apresentado o modelo cinemático do veículo baseado no modelo da bicicleta. Na seção 4 apresenta-se o planejamento de trajetória proposto para a locomoção do veículo, na seção 5 é abordada a estratégia para o controle e seguimento de trajetória do veículo, apresentando os resultados da simulação e testes reais na seção 6; finalmente, a seção 7 fornece as conclusões, seguindo-se a relação da bibliografia citada.

Plataforma desenvolvida

A plataforma desenvolvida consiste em um veículo terrestre em escala, o chassis do veículo é fabricado pela empresa Tamiya, (2010), como se apresenta na Figura 1. Ele possui 42 cm de comprimento, 18 cm de largura, tracionamento diferencial nas quatro rodas por um motor de corrente continua e direcionamento pela orientação das duas rodas dianteiras atuado por um servo motor. Figura 1. Veículo desenvolvido, com seus sistemas sensoriais.

A infraestrutura robótica é composta pela interação do sistema embarcado e do sistema remoto no qual os módulos sensoriais, comunicação e atuação estão interligados. O sistema remoto é o encarregado de fornecer as atuações de controle e navegação autônoma. Portanto, o hardware e software necessários que compõem o sistema autônomo são: i) a estação embarcada com seu sistema sensorial, composto de acelerômetros, giroscópios, bússola, GPS, câmera, entre outros, que são processadas mediante a placa arduino, a qual fornece estas informações ao sistema remoto; e por sua vez recebe as informações de atuação para a movimentação do veículo. ii) a estação remota em solo a qual é composta por um computador que recebe as informações da estação embarcada, processando-as e enviando os comandos de movimento ao veículo; iii) o sistema de comunicação entre o sistema remoto e embarcado, a arquitetura proposta se apresenta na Figura 2. Figura 2. Arquitetura da plataforma autônoma.

Os módulos de sensoriamento e posicionamento foram interligados de forma que eles fornecem as informações necessárias para a determinação da posição e orientação do veículo por meio da bússola e o GPS que neste casso são o objeto de estudo. As informações dos outros sensores (acelerômetro, giroscópio, câmera) não foram aplicadas, no entanto estas informações são fornecidas com o intuído de serem aplicadas em outras pesquisas, constituindo uma plataforma aberta para estudo e desenvolvimento.

Modelo cinemático

O modelo cinemático é usado para descrever as propriedades físicas do movimento do veículo representando sua localização e orientação, sem considerar as forças que afetam o seu movimento. Alguns modelos matemáticos tem sido abordados na literatura onde é representado pelas equações de movimento nas quais são baseadas em relações geométricas que regem o sistema [START_REF] Rajamani | Lateral vehicle dynamics[END_REF], [START_REF] Hoffmann | Autonomous autonobile trajectory tracking for off-road driving: controller desing, experimental validation and racing[END_REF] e [START_REF] Snider | Automatic Stering Methods for Autonomous Automobile Path Tracking[END_REF].

Inicialmente considera-se que o veículo esta inserido em um ambiente bidimensional [START_REF] Lenain | Contribution à la modélisation et à la commande de robots mobiles en présence de glissement[END_REF], a sua movimentação, portanto, é representada no plano horizontal, ou seja, nos eixos X e Y respectivamente, conforme visto na Figura 3. Para a descrição do movimento do veículo é considerado um sistema de coordenadas globais XY que representam a localização do centro de gravidade, enquanto ψ descreve o ângulo de orientação do veículo [START_REF] Hoffmann | Autonomous autonobile trajectory tracking for off-road driving: controller desing, experimental validation and racing[END_REF].

Para a determinação da orientação do veículo em relação ao plano horizontal de referência é utilizado um sistema de coordenadas local xy onde o eixo x representa sua movimentação longitudinal do veículo e o eixo y representa sua movimentação lateral. A origem das coordenadas do sistema está no centro de gravidade do veículo (XY).

O modelo cinemático do veículo, reúne as características de não-linearidade e não-holonomicidade, permitindo planejar o projeto de controle para o seguimento de trajetórias abordado na seção 5. Figura 3. Representação da posição do veículo [START_REF] Hoffmann | Autonomous autonobile trajectory tracking for off-road driving: controller desing, experimental validation and racing[END_REF].

Modelo bicicleta

O modelo usado para a análise cinemática do veículo foi simplificado para o "modelo bicicleta". Neste modelo as duas rodas dianteiras estão representadas por uma única roda no ponto A e as duas rodas traseiras estão representadas por uma única roda traseira central no ponto B, os ângulos da direção das rodas dianteiras são representadas pelo ângulo δ de acionamento. O centro de gravidade do veículo é considerado no ponto C, a distância dos pontos A e B ao centro de gravidade do veículo são definidas por l f e l r respetivamente, e a distância entre eixos do veículo é dada por L= l f + l r .

Como foi denotado anteriormente, (X,Y) representa a localização do centro de gravidade do veículo, enquanto ψ descreve a orientação do veículo. A velocidade no centro de gravidade do veículo é denotada por V e gera um ângulo β com o eixo longitudinal do veículo. Este ângulo β é conhecido como o ângulo de deslizamento do veículo. Existe ainda outro ângulo conhecido como ângulo de derrapagem em uma roda, que é definido como o ângulo entre a direção de apontamento da roda e a direção real em que a roda está se deslocando βδ, ou seja, o vetor velocidade de apontamento da roda na direção δ não coincide com o vetor velocidade de deslocamento do veículo na direção β, como se apresenta na figura 4. O raio R da trajetória do veículo esta definido pelo comportamento do centro de gravidade C com respeito ao centro instantâneo de curvatura O, e que a velocidade no centro de gravidade é perpendicular ao raio da trajetória R, ou seja a linha OC. Figura 4. Modelo cinemático tipo Bicicleta [START_REF] Rajamani | Lateral vehicle dynamics[END_REF].

A partir da análise do modelo apresentado na figura 4, determinam-se as equações gerais que descrevem o movimento do veículo dadas por:

 X = V.cos(ψ + β) (1)  Y = V.sen(ψ + β ) (2)  ψ = V l f + l r cos(β)tan(δ) (3)
Onde, o ângulo β é dado por: Desta forma as equações cinemáticas são simplificadas e dadas por:

        + = - ) tan( tan 1 δ β r f l l V (4
 X = V.cos(ψ) (5)  Y = V.sen(ψ) (6)  ψ = V L tan(δ) (7)

Modelo cinemático de rastreamento do veículo

Para a obtenção do modelo cinemático de rastreamento do veículo é útil definir inicialmente a configuração mecânica, os seus respetivos parâmetros e o ponto de referência escolhido para a definição dos erros de rastreamento, conforme é apresentado na figura 6.

O parâmetro e(t) corresponde ao erro de posicionamento do veículo ao longo do tempo, definido pela distância perpendicular do ponto médio locali-zado entre o centro (X v ,Y v ) das duas rodas dianteiras do veículo até o segmento do caminho mais próximo a ser seguido (C x ,C y ). Os parâmetros ψ c (t) e ψ e (t) correspondem ao ângulo de orientação do caminho projetado em relação ao referencial e ao ângulo formado pela diferença do ângulo de orientação do veículo pelo ângulo de orientação do caminho projetado respetivamente. Figura 6. Modelo das variáveis do erro de posicionamento com respeito ao caminho [START_REF] Hoffmann | Autonomous autonobile trajectory tracking for off-road driving: controller desing, experimental validation and racing[END_REF] Portanto podemos dizer que o ângulo ψ e (t) da figura 6 equivale ao ângulo absoluto formado pela direção do veículo com respeito à reta tangente do ponto mais próximo do caminho. Este ângulo ψ e (t) também é conhecido como sendo o ângulo de esterçamento do veículo no plano horizontal, descrito por:

ψ e (t) = ψ(t) -ψ c (t) (8)
Finalmente o movimento cinemático do veículo com velocidade v(t) pode ser descrito pelo erro de distância transversal e(t) e pelo ângulo formado pelas rodas dianteiras com respeito a tangente do segmento do caminho da rota mais próxima (ψ e (t)δ(t)), como se pode observar na figura 6. Com esta relação se pode atuar diretamente no erro de posicionamento do veículo. Da projeção da velocidade v(t) na direção perpendicular a trajetória se obtém a derivada do erro de distância transversal  e(t) dada por:

 e(t) = v(t).sen(ψ e (t) -δ(t)) (9)

Planejamento da trajetória

Uma das tarefas esperadas pelo veículo móvel é o de poder rastrear uma trajetória predeterminada por n pontos dados por C1, C2,......., CN levando-se em conta a sua posição e orientação atual. Assume-se que esta trajetória predeterminada fornecida ponto a ponto garante que a rota projetada é uma rota possível de ser realizada pelo veículo, ou seja, não está previsto o aparecimento de novos obstáculos no caminho.

A trajetória projetada é definida como sendo o trajeto obtido pelo conjunto formado por retas obtidas da união de coordenadas sequenciais de posição e orientação previamente determinadas por onde se deseja que o veículo realize seu trajeto.

O conjunto formado pela sequência de coordenadas é definido como caminho, cada um das estrelas representa uma das coordenadas inseridas, conforme apresentado na figura 7. A união de duas coordenadas sequenciais formam uma reta a qual é chamada de trecho, o conjunto de trechos compõem o caminho, o qual define a trajetória planejada. Em cada coordenada inserida é introduzida uma circunferência imaginária de diâmetro independente da velocidade do veículo que representa a tolerância do erro da coordenada fornecida pelo GPS. Esta tolerância de erro esta ao redor dos 2,5 metros, na qual ao ser alcançado pelo veículo permitirá a troca de trecho referência que o veículo deve atingir ao longo da trajetória até seu destino final, permitindo assim avaliar o modelo cinemático e obter o comportamento real do mesmo. O seguimento do veículo com respeito à trajetória está baseado em um trecho chamado trecho de referência que é o trecho da trajetória que esta sendo utilizado para ser rastreado. O trecho de referência mais próximo é procurado no sentido da trajetória, sendo a mesma determinada pelas coordenadas iniciais do veículo, como se apresenta na figura 8. Figura 8. Seguimento próximo da trajetória projetada. Isto permite que o veículo percorra a trajetória projetada desde a coordenada inicial até a coordenada final atingindo o rastreamento total da trajetória projetada. Portanto, o método utilizado para a busca de referência mais próxima requer a minimização de uma função de erro de posicionamento que dependerá do modelo cinemático do movimento do veículo.

Estratégia de controle para o rastreamento da trajetória

Nas palavras de CHOSET, 2005, para veículos que se movimentem em baixas velocidades é comum assumir em projetos de controladores de orientação, que a inércia do veículo é desprezível. Esta suposição permite concluir que o sistema de controle de direção é um sistema globalmente estável.

Nesta seção serão apresentas algumas leis de controle de direção para o rastreamento de trajetórias existentes e encontradas na literatura, onde o controle possui como entradas as variáveis de estado do veículo, o caminho planejado e como saída o ângulo de giro δ do volante.

Método de controle de Stanley

O método de controle de Stanley foi utilizado pela universidade de Stanford no desenvolvimento do veículo Stanley para a competição do DARPA [START_REF] Hoffmann | Autonomous autonobile trajectory tracking for off-road driving: controller desing, experimental validation and racing[END_REF] e [START_REF] Snider | Automatic Stering Methods for Autonomous Automobile Path Tracking[END_REF]. Ele possui uma lei de controle intuitiva devido à escolha do ponto de atuação do controlador ser coincidente com o ponto de esterçamento das rodas dianteiras conforme mostrado na figura 9. A lei de controle desenvolvida para manter o veículo na trajetória desejada foi baseada em dois tipos de erros que podem ocorrer, o erro de orientação e o erro de localização. O erro de orientação ocorre quando a orientação do veículo não coincide com a orientação da trajetória e, portanto, o primeiro termo da lei de controle é responsável por corrigir o alinhamento das rodas pelo ajuste do ângulo de direção δ igual ao erro de orientação ψe(t) dado pela equação 8. O erro de localização ocorre quando a posição do veículo (X V ,Y V ) não coincide com a posição da trajetória (C x ,C y ) e, portanto, o segundo termo da lei de controle é baseado no erro transversal e(t) responsável em corrigir o ângulo da direção δ, sendo este termo determinado pelo análise do comportamento do veículo ao interceptar a tangente da trajetória no ponto (C x ,C y ) como se apresenta na figura 9.

De acordo com a figura 9, pode-se determinar que: e(t) = v y t A partir da equação 15 determina-se o calculo do erro transversal que corrigirá o ângulo da direção δ de forma que a trajetória imposta irá interceptar a tangente da trajetória do ponto (C x ,C y ) a V x /k unidades de complemento.

δ = a tan ke(t) v x (16)
Portanto, a lei de controle de direção δ(t) resultante é representada pela equação:

δ(t) = ψ e (t) + a tan ke(t) v x (t) (17) 
Onde o parâmetro k é o parâmetro do ganho proporcional no tempo e o parâmetro v(t) corresponde à velocidade do veículo na direção do eixo dianteiro. Pode-se observar pela equação que na medida em que o erro da distância aumenta, a função arcotangente tende a aumentar o ângulo de esterçamento das rodas dianteiras na direção à trajetória [START_REF] Snider | Automatic Stering Methods for Autonomous Automobile Path Tracking[END_REF] 

Método de controle do Spirit of Berlim

O controlador proposto em ROJO, (2007) consiste em uma melhora do controlador proposto para o veículo Stanley, acrescentando dois ganhos k 3 e k 2 . O ganho K 3 corresponde a um termo diferencial para a suavização da variável de controle δ(t), minimizando a sua oscilação devido ao atraso existente entre o envio do comando e a atuação do ângulo desejado nas rodas. O outro ganho k 2 foi adicionado na função arco tangente para obter um melhor desempenho do controlador a baixas velocidades. A lei de controle proposta é representada pela seguinte equação:

δ(i +1) = ψ e (i) + a tan k 1 e(i) v x (i) + k 2 ! " # $ % & -k 3 δ(i) -δ(i -1) ( ) (18)

Método de controle utilizado

O controlador proposto para o desenvolvimento deste projeto é baseado em uma adaptação dos métodos de controle apresentados anteriormente, levandose em conta que a principal característica de operação da plataforma que foi definida é a de movimentar-se em baixas velocidades e considerando que o movimento do veículo será descrito pelo modelo cinemático desprezando-se os parâmetros dinâmicos. O controlador proposto considera a implementação do controle de Stanley proposto em Hoffmann, (2007), com a inclusão do ganho k 2 no argumento arco tangente apresentado em Rojo (2007) e a eliminação do ganho derivativo k 3 desse modelo.

Desta forma a equação da lei de controle de direção descrita pode ser escrita da seguinte maneira:

δ(t) = ψ e (t) + a tan k 1 e(t) v x (t) + k 2 ! " # $ % & (19)
Onde a constante k 2 foi mantida para se obter um melhor desempenho a baixas velocidades e para precaução de que o erro de localização não se torne muito grande.

Para evitar ainda uma saturação na taxa de variação no ângulo de direção δ(t) é limitado mecanicamente entre os limites:

-δ máx < δ < δ máx (20)
Considerando a equação 19 e as restrições impostas pela equação 20, a lei de controle resultante pode ser descrita na seguinte forma:

δ(t) = ψ e (t) + a tan k 1 e(t) v x (t) + k 2 ! " # $ % & se ψ e (t) + a tan k 1 e(t) v x (t) + k 2 ! " # $ % & < δ máx δ máx se ψ e (t) + a tan k 1 e(t) v x (t) + k 2 ! " # $ % & ≥ δ máx -δ máx se ψ e (t) + a tan k 1 e(t) v x (t) + k 2 ! " # $ % & ≤ -δ máx * + , , , , - , , , , . / , , , , 0 , , , , (21) 

Resultados de simulação e testes reais

Na presente seção serão apresentados os resultados das simulações do modelo implementado, obtendo o desempenho do veículo proposto sujeito ao rastreamento de trajetórias. As equações obtidas na seção 3 e 5 foram inseridas e resolvidas por meio de modelagem, simulação e análises na plataforma MATLAB/SIMULINK da MathWorks (Matlab, 2012). Seguidamente serão apresentados os resultados reais da plataforma.

Resultados da simulação

As simulações foram realizadas com o modelo cinemático apresentado na seção 3. Com o objetivo de se ajustar os parâmetros do sistema de controle de direção para atingir um desempenho satisfatório no algoritmo de rastreamento da trajetória. A metodologia utilizada para escolher os ganhos K 1 e K 2 do controlador foram determinadas de modo heurístico, onde o resultado obtido nas simulações permitiram sua implementação no teste real. Estas foram testadas sobre uma trajetória quadrangular com uma velocidade constante, que por meio da simulação, observase que o controlador atinge bem o seguimento da trajetória até uma velocidade de 15 m/s. No entanto foi adotada uma velocidade de 4m/s considerando que o raio da circunferência imaginária é de 2 metros.

O veículo parte da posição (0,0) com um ângulo de orientação de 45 graus, os ganhos adotados inicialmente no controlador foram k 1 =1 e k 2 =3, observase o rastreamento do veículo conforme mostrado na figura 10. 

Resultados dos testes reais

Para a realização dos testes na plataforma, foi escolhido o estacionamento da Faculdade de Engenharia Mecânica (FEM) da Unicamp como se apresenta na figura 13. Nesta área foram inseridas as coordenadas dos cinco pontos da trajetória distribuídos no local de forma a garantir uma distância considerável entre eles para que o veículo possa realizar as manobras necessárias para mudanças de trechos, considerando os ruídos inerentes dos sensores, e assim validando o algoritmo desenvolvido. Figura 12. Sinal de controle δ (ângulo de direção), erro de orientação do veículo ψ e erro de posição e(t) com ganhos k 1 =8 e k 2 =4.

Figura 13. Coordenadas inseridas da rota projetada.

Para a realização dos testes foram desenvolvidas duas propostas diferentes, o primeiro teste se busca avaliar a capacidade do veículo para atingir de forma autônoma um ponto determinado na trajetória no qual se procura atingir um dos trechos da trajetória projetada. Neste caso a trajetória projetada será uma reta entre as coordenadas B e C com uma orientação de 6,1292 radianos correspondente a 351,17 graus e uma distância entre estas de 18 metros aproximadamente, utiliza-se a mesma velocidade escolhida na simulação, ou seja de 4 m/s para o teste real.

No primeiro teste de orientação sobre a reta projetada teve como objetivo o análise da resposta do controlador aplicado quando não existe erro de localização com respeito a reta. Neste primeiro caso o veículo foi orientado a 90 graus e o resultado da trajetória realizada pelo veículo é mostrada na figura 14. Figura 14. Resposta de orientação do veículo no sentido direito da reta projetada.

A primeira reta de cor vermelha representa o percurso previsto para o veículo, enquanto que a segunda de cor amarelo apresenta o percurso registrado a partir das coordenadas informadas pelo receptor GPS e pela bússola.

Figura 15. Resposta de localização do veículo na reta projetada.

A trajetória registrada na figura 15 demostra um resultado do percurso similar ao trajeto previsto. As pequenas oscilações ocorridas podem estar relacionadas com as variações na direção do trajeto do veículo, como possível fruto das correções efetuadas pelo processamento durante o teste, o que demostra uma precisão aceitável do método de orientação e posicionamento, embora a presença de erro sistemático de posicionamento do GPS seja evidente. Para determinar o erro do GPS se tomo uma posição conhecida do veículo e captura-se 1200 dados fornecidos pelo GPS determinando seu erro de aproximação ao redor de 3 a 7 metros em relação à posição atual como se apresenta na figura 16.

De forma que, adopta-se o calculo da meia das informações fornecidas pelo GPS, onde o veículo é parado, obtém 100 dados calcula a media das informações e uma vez calculada anda no sentido da trajetória por um intervalo de 1 segundo correspondente ao tempo de amostragem do GPS, de esta forma é diminuído o erro de posicionamento.

As características demostraram que os erros sistemáticos de posicionamento se mantem constantes para o período de teste, mostrando uma variação pequena de precisão, cujo desvio padrão foi de 1,2 m. Figura 16. Representação dos dados fornecidos pelo GPS.

Por ultimo foi desenvolvido o seguimento da trajetória projetada definida pelas cinco coordenadas buscando alcançar o destino final estabelecido correspondente ao ponto E, permitindo verificar o de-sempenho do algoritmo de controle de orientação.

A trajetória efetuada pelo veículo foi frequentemente irregular, com um comportamento em alguns dos trechos oscilatórios e em alguns momentos paralelos à trajetória. O sistema de navegação funcionou conforme previsto onde se obteve a realização da curva na troca dos trechos de referência. O erro que se apresenta é pela variação constante do GPS entorno e seu erro de tolerância.

A trajetória do teste de rastreamento é apresentada na figura 17, onde se pode verificar a diferença entre os testes anteriormente realizados. Os pontos de destino bem como a trajetória prevista estão indicados em cor vermelho e a resposta do carro em amarelo.

Com os resultados obtidos no desenvolvimento dos testes, pode-se observar que o comportamento do veículo é baseado na minimização dos erros, mas pelas variações do GPS não se pode obter uma posição real do veículo e por tanto o erro de localização sempre tem um valor diferente de zero, isto representa que sempre existira um erro na posição do veículo com respeito à trajetória em que se encontre.

Conclusões

O presente trabalho foi focado no desenvolvimento de um veículo terrestre em escala com a capacidade de navegar autonomamente até um ponto com coordenadas conhecidas. Este objetivo foi alcançado por meio das alterações no veículo em escala, onde foram adaptadas tecnologias de automação, tendo a capacidade da supervisão e monitoramento de uma plataforma remota.

Uma parte importante no desenvolvimento deste trabalho foi à validação dos modelos matemáticos tanto do veículo como do controle de orientação os quais serão aplicados no desenvolvimento do veículo real, mostrando o que se pode esperar do comportamento do veículo em ambiente real. Estes resultados obtidos na simulação garantem o funcionamento dos módulos de mobilidade e navegação do sistema desenvolvido.

Figura 17. Resposta do veículo na trajetória projetada.

O erro apresentado pelo GPS não satisfaz os requerimentos do projeto para o seguimento da trajetória, já que os dados fornecidos foram muito instáveis nas coordenadas de uma posição conhecida e nas informações obtidas em movimento. Estabelecendo um sistema de correção dos sinais obtido por meio do calculo da média de um fluxo de dados obtidos, permitiu-se obter uma minimização do erro de localização.

O controle de orientação aplicada na plataforma proposta teve um comportamento aceitável dadas as considerações do sensor de posição e orientação de baixo custo. Na simulação o sistema apresenta um comportamento ótimo em procura de seguir a trajetória proposta. No entanto, nos testes reais se apresentaram variáveis que não foram contempladas na simulação como os erros dos sensores de orientação e de posição. Portanto, foram necessárias implementações adicionais em procura de se obter um comportamento ótimo dos sensores para a obtenção dos resultados desejados.

)

  Figura 5. Modelo cinemático simplificado tipo Bicicleta.

Figura 7 .

 7 Figura 7. Trajetória planejada definida pela sequencia de coordenadas e trechos.

  Figura 9. Análise do erro transversal do controlador de Stanley. δ = a tan e(t) v x t

Figura10.

  Figura10. Resultado com os ganhos de controle correspondentes a k 1 =1 e k 2 =3.Visto os resultados iniciais não foram satisfatórios, como mostra a figura 10, foram desenvolvidos então vários testes redefinindo-se os ganhos de controlador. A conclusão obtida foi de que o ganho k 1 tem que ser o dobro de k 2 , propondo os ganhos de k 1 =8 e k 2 =4 foi possível obter o comportamento mostrado na figura 11 e figura 12.