Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 2.153
Aluno: Acarcio Gomes de Almeida Junior
Orientador: Prof. Abel Guilhermino da Silva Filho
Título: FM_ACC : Um Controlador de Cruzeiro Adaptativo Fuzzy Mamdani aplicado a Veículos Autônomos de Escala Reduzida em Platooning
Data: 02/08/2024
Hora/Local: 13h – Virtual – Interessados em assistir entrar em contato com o aluno
Banca Examinadora:
Prof. Divanilson Rodrigo de Sousa Campelo (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Evandro Leonardo Silva Teixeira (UnB / Faculdade do Gama)
Prof. Abel Guilhermino da Silva Filho (UFPE / Centro de Informática)
RESUMO:
A indústria do transporte tem enfrentado desafios significativos nos últimos anos, como a elevação constante dos preços dos combustíveis, o aumento das emissões de gases de efeito estufa e seus impactos ambientais subsequentes, além do grande número de acidentes de trânsito. O setor automotivo é um grande contribuinte para essas emissões de gases, uma vez que os veículos, em sua maioria, são movidos por motores de combustão. Além disso, segundo a OMS, os acidentes rodoviários estão entre as 10 causas mais comuns de morte em todo o mundo, sendo esses causados em sua maioria por erros humanos, como imprudência, uso de álcool ou tempo de reação do condutor. Dessa forma, surge a necessidade de automatizar a condução para torná-la mais eficaz e segura. Este estudo concentra-se na automatização da condução longitudinal, visando controlar um grupo de veículos, denominado pelotão, que viaja com o mesmo destino e mantém uma curta distância entre os veículos, com o objetivo de reduzir o consumo de combustível. A abordagem adotada utiliza o conceito de platooning, incorporando dois sistemas de automação da condução longitudinal disponíveis no mercado: o Cruise Control (CC) e o Adaptive Cruise Control (ACC). Para alcançar esse objetivo, foi desenvolvido um controlador de velocidade baseado no conceito de Cruise Control, capaz de acelerar e desacelerar o veículo, e um controlador de distância baseado no conceito de Adaptive Cruise Control, que cria o plano de velocidade ideal para o veículo utilizando controle Fuzzy. O controle dos veículos seguidores é dividido em duas camadas, uma camada superior e uma inferior. Na camada superior, foco desta dissertação, encontra-se o controlador Fuzzy de distância, que recebe, por meio de um sensor, a distância em relação ao veículo à frente ou ao veículo líder e, com base no erro entre esse valor e a distância de referência, gera uma velocidade de referência que é transmitida à camada de controle inferior, o controlador de velocidade, que, com base no erro entre essa velocidade de referência e a velocidade atual, gera um sinal de saída capaz de controlar a aceleração/desaceleração do veículo. Os controladores desenvolvidos foram implementados no software MATLAB/SIMULINK, considerando um comboio com 6 veículos, onde o principal objetivo é avaliar a eficácia das arquiteturas projetadas sem considerar o consumo de combustível, e validada em um estudo de caso real composto por um comboio com dois veículos de pequena escala. Os resultados demonstram que a arquitetura Fuzzy Mamdani proposta é capaz de utilizar o Cruise Control e Adaptive Cruise Control de forma a controlar um pelotão de seis elementos eficazmente, mas existe uma visível propagação das perturbações nos veículos mais afastados do líder, impossibilitando o controle de pelotões com mais elementos.
Palavras-chave: Fuzzy Mamdani, Adaptive Cruise Control, Veículos Autônomos e Platooning
Comentários desativados