Sistema de Navegación en Vehículos Autónomos a Partir del Control Predictivo por Modelo en un Escenario con Obstáculos
El presente proyecto de grado se enfoca en el diseño de un sistema de navegación para un vehículo autónomo utilizando el enfoque de Control predictivo por modelo en un ambiente de simulación. El MPC es una técnica de control avanzada que utiliza un modelo matemático del sistema y un horizonte de pre...
- Autores:
-
Corredor Cely, Jorge Luis
Garcia Carrillo, Juan Camilo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/54539
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/54539
- Palabra clave:
- Model predictive control
FGM
Path planning
Autonomous vehicles
Ingeniería Electrónica
Diseño, Navegación
Vehículo Autónomo
Control predictivo por modelo
FGM
Planificación de rutas
Vehículos autónomos
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
| id |
SANTOTOMAS_a6bf16d9b498ccd06445b4f1c48936cd |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repository.usta.edu.co:11634/54539 |
| network_acronym_str |
SANTOTOMAS |
| network_name_str |
Repositorio Institucional USTA |
| repository_id_str |
|
| dc.title.spa.fl_str_mv |
Sistema de Navegación en Vehículos Autónomos a Partir del Control Predictivo por Modelo en un Escenario con Obstáculos |
| title |
Sistema de Navegación en Vehículos Autónomos a Partir del Control Predictivo por Modelo en un Escenario con Obstáculos |
| spellingShingle |
Sistema de Navegación en Vehículos Autónomos a Partir del Control Predictivo por Modelo en un Escenario con Obstáculos Model predictive control FGM Path planning Autonomous vehicles Ingeniería Electrónica Diseño, Navegación Vehículo Autónomo Control predictivo por modelo FGM Planificación de rutas Vehículos autónomos |
| title_short |
Sistema de Navegación en Vehículos Autónomos a Partir del Control Predictivo por Modelo en un Escenario con Obstáculos |
| title_full |
Sistema de Navegación en Vehículos Autónomos a Partir del Control Predictivo por Modelo en un Escenario con Obstáculos |
| title_fullStr |
Sistema de Navegación en Vehículos Autónomos a Partir del Control Predictivo por Modelo en un Escenario con Obstáculos |
| title_full_unstemmed |
Sistema de Navegación en Vehículos Autónomos a Partir del Control Predictivo por Modelo en un Escenario con Obstáculos |
| title_sort |
Sistema de Navegación en Vehículos Autónomos a Partir del Control Predictivo por Modelo en un Escenario con Obstáculos |
| dc.creator.fl_str_mv |
Corredor Cely, Jorge Luis Garcia Carrillo, Juan Camilo |
| dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Calderon Chávez, Juan Manuel Amaya, Sindy Paola |
| dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Corredor Cely, Jorge Luis Garcia Carrillo, Juan Camilo |
| dc.contributor.orcid.spa.fl_str_mv |
https://orcid.org/0000-0002-4471-3980 https://orcid.org/0000-0002-1714-1593 https://orcid.org/0000-0002-3210-6833 |
| dc.contributor.googlescholar.spa.fl_str_mv |
https://scholar.google.com/citations?hl=es&user=Gg2sofAAAAAJ |
| dc.contributor.cvlac.spa.fl_str_mv |
https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000380938 https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000796425 https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001767648 https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001767652 |
| dc.contributor.corporatename.spa.fl_str_mv |
Universidad Santo Tomás |
| dc.subject.keyword.spa.fl_str_mv |
Model predictive control FGM Path planning Autonomous vehicles |
| topic |
Model predictive control FGM Path planning Autonomous vehicles Ingeniería Electrónica Diseño, Navegación Vehículo Autónomo Control predictivo por modelo FGM Planificación de rutas Vehículos autónomos |
| dc.subject.lemb.spa.fl_str_mv |
Ingeniería Electrónica Diseño, Navegación Vehículo Autónomo |
| dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv |
Control predictivo por modelo FGM Planificación de rutas Vehículos autónomos |
| description |
El presente proyecto de grado se enfoca en el diseño de un sistema de navegación para un vehículo autónomo utilizando el enfoque de Control predictivo por modelo en un ambiente de simulación. El MPC es una técnica de control avanzada que utiliza un modelo matemático del sistema y un horizonte de predicción para calcular y aplicar de manera óptima las acciones de control. El objetivo principal de este proyecto es diseñar y evaluar un sistema de navegación utilizando MPC en un entorno simulado para un vehículo autónomo. Si bien la implementación en el mundo real conlleva desafíos prácticos adicionales, la simulación ofrece un entorno seguro y controlado para probar y perfeccionar el sistema antes de considerar su implementación práctica. El sistema de navegación propuesto se basará en una combinación de sensores avanzados proveídos por el ambiente integrado de simulación, como cámaras, LiDAR y radar, para obtener información precisa sobre el entorno circundante. Esta información se fusionará y procesará utilizando algoritmos de percepción y localización, permitiendo al sistema construir un modelo dinámico del entorno y tomar decisiones informadas en función de los objetivos y las restricciones definidas. El diseño del sistema de navegación se llevará a cabo utilizando herramientas y lenguajes de programación adecuados. Se considerarán aspectos de seguridad, rendimiento y eficiencia para garantizar la viabilidad y la aplicabilidad práctica del sistema, incluso en un ambiente simulado. |
| publishDate |
2023 |
| dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2023 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2024-04-11T17:04:50Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2024-04-11T17:04:50Z |
| dc.type.local.spa.fl_str_mv |
Trabajo de grado |
| dc.type.version.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |
| dc.type.coar.none.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| dc.type.drive.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| status_str |
acceptedVersion |
| dc.identifier.citation.spa.fl_str_mv |
Corredor Cely, J. L. y García Carrillo, J. C. (2023). Sistema de Navegación en Vehículos Autónomos a Partir del Control Predictivo por Modelo en un Escenario con Obstáculos. [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional. |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/11634/54539 |
| dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv |
reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomás |
| dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv |
instname:Universidad Santo Tomás |
| dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv |
repourl:https://repository.usta.edu.co |
| identifier_str_mv |
Corredor Cely, J. L. y García Carrillo, J. C. (2023). Sistema de Navegación en Vehículos Autónomos a Partir del Control Predictivo por Modelo en un Escenario con Obstáculos. [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional. reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomás instname:Universidad Santo Tomás repourl:https://repository.usta.edu.co |
| url |
http://hdl.handle.net/11634/54539 |
| dc.language.iso.spa.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.references.spa.fl_str_mv |
Zhang, H., & Braun, S. (2017). Signal processing and control challenges for smart vehicles. Mechanical Systems And Signal Processing, 87, 1-3. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2016.11.016 Toquica Giraldo, E, Pérez Mojica, F y Rincón Figueroa, M. (2020). La seguridad vial en Bogotá D.C. desde la teoría de la organización y administración pública periodo 2010 – 2019. Universidad Santo tomás. Guerrero-ibanez, J. y Zeadally, S. (2015). Integration challenges of intelligent transportation systems with connected vehicle, cloud computing, and internet of things technologies. in IEEE Wireless Communications, vol. 22, no. 6, pp. 122-128. https://doi.org/10.1109/MWC.2015.7368833. Yoon, J., Cho, W., Yi, K., & Koo, B. (2008). Unified Chassis Control for Vehicle Rollover Prevention. IFAC Proceedings Volumes, 41(2), 5682-5687. https://doi.org/10.3182/20080706-5-kr-1001.00958 Katrakazas, C., Quddus, M., & Deka, L. (2015). Real-time motion planning methods for autonomous on-road driving: State-of-the-art and future research directions. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 60, 416-442. https://doi.org/10.1016/j.trc.2015.09.011 Shen, C., Shi, Y., & Buckham, B. (2016, 22 septiembre). Integrated Path Planning and Tracking Control of an AUV: A Unified Receding Horizon Optimization Approach. IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7574368 Bulsara, A., Raman, A., Kamarajugadda, S., Schmid, M., & Krovi, V. (2020). Obstacle Avoidance Using Model Predictive Control: An Implementation and Validation Study Using Scaled Vehicles. SAE Technical Paper Series. https://doi.org/10.4271/2020-01-0109 Hussain, R., & Zeadally, S. (2018). Autonomous cars: Research results, issues, and future challenges. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 21(2), 1275-1313. Yu-Geng, X., De-Wei, L., & Shu, L. (2013). Model predictive control—status and challenges. Acta Automatica Sinica, 39(3), 222-236. Damtew, A., Erega, Y., Ebrahim, H., Tsegaye, S., & Msigie, D. (2018). The effect of long distance transportation stress on cattle: a review. Biomedical Journal, 2(5). Claypool, H., Bin-Nun, A., & Gerlach, J. (2017). Self-driving cars: The impact on people with disabilities. Newton, MA: Ruderman Family Foundation. Worland, J. (2016, 8 septiembre). Self-Driving Cars Could Help Save the Environment—Or Ruin It. It Depends on Us. TIME. https://time.com/4476614/self-driving-cars-environment/ Ahmadi, B. (2021). Design a Reliable Model Predictive Control for Path Following with Application to the Autonomous Vehicle and Considering Different Vehicle Models (Master's thesis, University of Waterloo). Qian, X. (2016). Model predictive control for autonomous and cooperative driving (Doctoral dissertation, Université Paris sciences et lettres). De La Fortelle, A., Qian, X., Diemer, S., Grégoire, J., Moutarde, F., Bonnabel, S., ... & Sjöberg, K. (2014, September). Network of automated vehicles: the AutoNet 2030 vision. In ITS World Congress. Ziegler, J., Bender, P., Schreiber, M., Lategahn, H., Strauss, T., Stiller, C., ... & Zeeb, E. (2014). Making bertha drive—an autonomous journey on a historic route. IEEE Intelligent transportation systems magazine, 6(2), 8-20. Piatkowski, D. P., Pitla, S., Luck, J. D., & Hazelton, J. K. (2020). Preparing for a Driverless Future (No. MO50). Nebraska. Department of Transportation. Ziegler, J., Bender, P., Schreiber, M., Lategahn, H., Strauss, T., Stiller, C., ... & Zeeb, E. (2014). Making bertha drive—an autonomous journey on a historic route. IEEE Intelligent transportation systems magazine, 6(2), 8-20. Lima, P. F. (2018). Optimization-based motion planning and model predictive control for autonomous driving: With experimental evaluation on a heavy-duty construction truck (Doctoral dissertation, KTH Royal Institute of Technology). Rosolia, U., Carvalho, A., & Borrelli, F. (2017, May). Autonomous racing using learning model predictive control. In 2017 American control conference (ACC) (pp. 5115-5120). IEEE. Bimbraw, K. (2015, July). Autonomous cars: Past, present and future a review of the developments in the last century, the present scenario and the expected future of autonomous vehicle technology. In 2015 12th international conference on informatics in control, automation and robotics (ICINCO) (Vol. 1, pp. 191-198). IEEE. Brockett, R. W. (1983). Asymptotic stability and feedback stabilization. Differential geometric control theory, 27(1), 181-191. Andersen, H., Schwarting, W., Naser, F., Eng, Y. H., Ang, M. H., Rus, D., & Alonso-Mora, J. (2017, October). Trajectory optimization for autonomous overtaking with visibility maximization. In 2017 IEEE 20th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) (pp. 1-8). IEEE. Agrawal, M. (2020, 12 agosto). What is Model Predictive Control (MPC)? Technical Articles. https://control.com/technical-articles/what-is-model-predictive-control-mpc/ Ji, J., Khajepour, A., Melek, W. W., & Huang, Y. (2016). Path planning and tracking for vehicle collision avoidance based on model predictive control with multiconstraints. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 66(2), 952-964. Du, X., Htet, K. K. K., & Tan, K. K. (2016). Development of a genetic-algorithm-based nonlinear model predictive control scheme on velocity and steering of autonomous vehicles. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 63(11), 6970-6977. Lima, P. F., Nilsson, M., Trincavelli, M., Mårtensson, J., & Wahlberg, B. (2017). Spatial model predictive control for smooth and accurate steering of an autonomous truck. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, 2(4), 238-250. Liu, J., Jayakumar, P., Stein, J. L., & Ersal, T. (2017). Combined speed and steering control in high-speed autonomous ground vehicles for obstacle avoidance using model predictive control. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 66(10), 8746-8763. Andersen, H., Schwarting, W., Naser, F., Eng, Y. H., Ang, M. H., Rus, D., & Alonso-Mora, J. (2017, October). Trajectory optimization for autonomous overtaking with visibility maximization. In 2017 IEEE 20th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) (pp. 1-8). IEEE. Choi, Y., Lee, W., Kim, J., & Yoo, J. (2021). A variable-sampling time model predictive control algorithm for improving path-tracking performance of a vehicle. Sensors, 21(20), 6845. Boyd, S. P., & Vandenberghe, L. (2004). Convex optimization. Cambridge university press. Leyffer, S., & Mahajan, A. (2010). Nonlinear constrained optimization: methods and software. Argonee National Laboratory, Argonne, Illinois, 60439. IPOPT: Documentation. (s. f.). https://coin-or.github.io/Ipopt/ Koren, Y., & Borenstein, J. (1991, April). Potential field methods and their inherent limitations for mobile robot navigation. In Icra (Vol. 2, No. 1991, pp. 1398-1404). ArmyTanker. (s. f.). Slash 4X4 VXL: 1/10 Scale 4WD Electric Short Course Truck with TQiTM Traxxas LinkTM Enabled 2.4GHz Radio System & Traxxas Stability Management (TSM)®. Traxxas.com. https://traxxas.com/products/models/electric/slash-4x4-tsm?t=specs Resource & Documentation Center. (s. f.). Intel. https://www.intel.com/content/www/us/en/resources-documentation/developer.html#gs.77uyt8 VESC 6 MkVI PCB - The next generation - Benjamin Vedder Electronic Speed Controller. (s. f.). VESC 6 MkV - The Next Generation Benjamin Vedder Electronic Speed Controller. https://trampaboards.com/vesc-6-mkv--the-next-generation--benjamin-vedder-electronic-speed-controller-p-27517.html ntel® NUC Products NUC11PA[x]i3/NUC11PA[x]i5/ NUC11PA[x]i7 Technical Product Specification Regulatory Models: NUC11PAK (Slim Kit/Mini PC) NUC11PAH (Tall Ki- t/Mini PC) NUC11PAQ (Kit/Mini PC Wireless Charging). (2022). |
| dc.rights.*.fl_str_mv |
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia |
| dc.rights.uri.*.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ |
| dc.rights.local.spa.fl_str_mv |
Abierto (Texto Completo) |
| dc.rights.accessrights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.rights.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| rights_invalid_str_mv |
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ Abierto (Texto Completo) http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.coverage.campus.spa.fl_str_mv |
CRAI-USTA Bogotá |
| dc.publisher.spa.fl_str_mv |
Universidad Santo Tomás |
| dc.publisher.program.spa.fl_str_mv |
Pregrado Ingeniería Electrónica |
| dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv |
Facultad de Ingeniería Electrónica |
| institution |
Universidad Santo Tomás |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/54539/4/license_rdf https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/54539/6/2024cartadefacultad.pdf.jpg https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/54539/7/2024cartaderechosdeautor.pdf.jpg https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/54539/8/2024jorgecorredor.pdf.jpg https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/54539/1/2024cartadefacultad.pdf https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/54539/2/2024cartaderechosdeautor.pdf https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/54539/3/2024jorgecorredor.pdf https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/54539/5/license.txt |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
217700a34da79ed616c2feb68d4c5e06 09cad518717d1d11f0d2ac5136e83515 fa319b7f1af82b9a73dfd3a71a3996ca a2cf125475d0d1a0f58d1743647687b5 778ba0869a01b4ac597b2a81bfe42211 2b4e12a2e3b92846bc36ce4f098455a5 5c4b609f53bd46f877f998beb2a00a03 aedeaf396fcd827b537c73d23464fc27 |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Universidad Santo Tomás |
| repository.mail.fl_str_mv |
repositorio@usantotomas.edu.co |
| _version_ |
1860882103768449024 |
| spelling |
Calderon Chávez, Juan ManuelAmaya, Sindy PaolaCorredor Cely, Jorge LuisGarcia Carrillo, Juan Camilohttps://orcid.org/0000-0002-4471-3980https://orcid.org/0000-0002-1714-1593https://orcid.org/0000-0002-3210-6833https://scholar.google.com/citations?hl=es&user=Gg2sofAAAAAJhttps://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000380938https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000796425https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001767648https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001767652Universidad Santo Tomás2024-04-11T17:04:50Z2024-04-11T17:04:50Z2023Corredor Cely, J. L. y García Carrillo, J. C. (2023). Sistema de Navegación en Vehículos Autónomos a Partir del Control Predictivo por Modelo en un Escenario con Obstáculos. [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional.http://hdl.handle.net/11634/54539reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.coEl presente proyecto de grado se enfoca en el diseño de un sistema de navegación para un vehículo autónomo utilizando el enfoque de Control predictivo por modelo en un ambiente de simulación. El MPC es una técnica de control avanzada que utiliza un modelo matemático del sistema y un horizonte de predicción para calcular y aplicar de manera óptima las acciones de control. El objetivo principal de este proyecto es diseñar y evaluar un sistema de navegación utilizando MPC en un entorno simulado para un vehículo autónomo. Si bien la implementación en el mundo real conlleva desafíos prácticos adicionales, la simulación ofrece un entorno seguro y controlado para probar y perfeccionar el sistema antes de considerar su implementación práctica. El sistema de navegación propuesto se basará en una combinación de sensores avanzados proveídos por el ambiente integrado de simulación, como cámaras, LiDAR y radar, para obtener información precisa sobre el entorno circundante. Esta información se fusionará y procesará utilizando algoritmos de percepción y localización, permitiendo al sistema construir un modelo dinámico del entorno y tomar decisiones informadas en función de los objetivos y las restricciones definidas. El diseño del sistema de navegación se llevará a cabo utilizando herramientas y lenguajes de programación adecuados. Se considerarán aspectos de seguridad, rendimiento y eficiencia para garantizar la viabilidad y la aplicabilidad práctica del sistema, incluso en un ambiente simulado.Ingeniero ElectronicoPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado Ingeniería ElectrónicaFacultad de Ingeniería ElectrónicaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Sistema de Navegación en Vehículos Autónomos a Partir del Control Predictivo por Modelo en un Escenario con ObstáculosModel predictive controlFGMPath planningAutonomous vehiclesIngeniería ElectrónicaDiseño, NavegaciónVehículo AutónomoControl predictivo por modeloFGMPlanificación de rutasVehículos autónomosTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA BogotáZhang, H., & Braun, S. (2017). Signal processing and control challenges for smart vehicles. Mechanical Systems And Signal Processing, 87, 1-3. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2016.11.016Toquica Giraldo, E, Pérez Mojica, F y Rincón Figueroa, M. (2020). La seguridad vial en Bogotá D.C. desde la teoría de la organización y administración pública periodo 2010 – 2019. Universidad Santo tomás.Guerrero-ibanez, J. y Zeadally, S. (2015). Integration challenges of intelligent transportation systems with connected vehicle, cloud computing, and internet of things technologies. in IEEE Wireless Communications, vol. 22, no. 6, pp. 122-128. https://doi.org/10.1109/MWC.2015.7368833.Yoon, J., Cho, W., Yi, K., & Koo, B. (2008). Unified Chassis Control for Vehicle Rollover Prevention. IFAC Proceedings Volumes, 41(2), 5682-5687. https://doi.org/10.3182/20080706-5-kr-1001.00958Katrakazas, C., Quddus, M., & Deka, L. (2015). Real-time motion planning methods for autonomous on-road driving: State-of-the-art and future research directions. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 60, 416-442. https://doi.org/10.1016/j.trc.2015.09.011Shen, C., Shi, Y., & Buckham, B. (2016, 22 septiembre). Integrated Path Planning and Tracking Control of an AUV: A Unified Receding Horizon Optimization Approach. IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7574368Bulsara, A., Raman, A., Kamarajugadda, S., Schmid, M., & Krovi, V. (2020). Obstacle Avoidance Using Model Predictive Control: An Implementation and Validation Study Using Scaled Vehicles. SAE Technical Paper Series. https://doi.org/10.4271/2020-01-0109Hussain, R., & Zeadally, S. (2018). Autonomous cars: Research results, issues, and future challenges. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 21(2), 1275-1313.Yu-Geng, X., De-Wei, L., & Shu, L. (2013). Model predictive control—status and challenges. Acta Automatica Sinica, 39(3), 222-236.Damtew, A., Erega, Y., Ebrahim, H., Tsegaye, S., & Msigie, D. (2018). The effect of long distance transportation stress on cattle: a review. Biomedical Journal, 2(5).Claypool, H., Bin-Nun, A., & Gerlach, J. (2017). Self-driving cars: The impact on people with disabilities. Newton, MA: Ruderman Family Foundation.Worland, J. (2016, 8 septiembre). Self-Driving Cars Could Help Save the Environment—Or Ruin It. It Depends on Us. TIME. https://time.com/4476614/self-driving-cars-environment/Ahmadi, B. (2021). Design a Reliable Model Predictive Control for Path Following with Application to the Autonomous Vehicle and Considering Different Vehicle Models (Master's thesis, University of Waterloo).Qian, X. (2016). Model predictive control for autonomous and cooperative driving (Doctoral dissertation, Université Paris sciences et lettres).De La Fortelle, A., Qian, X., Diemer, S., Grégoire, J., Moutarde, F., Bonnabel, S., ... & Sjöberg, K. (2014, September). Network of automated vehicles: the AutoNet 2030 vision. In ITS World Congress.Ziegler, J., Bender, P., Schreiber, M., Lategahn, H., Strauss, T., Stiller, C., ... & Zeeb, E. (2014). Making bertha drive—an autonomous journey on a historic route. IEEE Intelligent transportation systems magazine, 6(2), 8-20.Piatkowski, D. P., Pitla, S., Luck, J. D., & Hazelton, J. K. (2020). Preparing for a Driverless Future (No. MO50). Nebraska. Department of Transportation.Ziegler, J., Bender, P., Schreiber, M., Lategahn, H., Strauss, T., Stiller, C., ... & Zeeb, E. (2014). Making bertha drive—an autonomous journey on a historic route. IEEE Intelligent transportation systems magazine, 6(2), 8-20.Lima, P. F. (2018). Optimization-based motion planning and model predictive control for autonomous driving: With experimental evaluation on a heavy-duty construction truck (Doctoral dissertation, KTH Royal Institute of Technology).Rosolia, U., Carvalho, A., & Borrelli, F. (2017, May). Autonomous racing using learning model predictive control. In 2017 American control conference (ACC) (pp. 5115-5120). IEEE.Bimbraw, K. (2015, July). Autonomous cars: Past, present and future a review of the developments in the last century, the present scenario and the expected future of autonomous vehicle technology. In 2015 12th international conference on informatics in control, automation and robotics (ICINCO) (Vol. 1, pp. 191-198). IEEE.Brockett, R. W. (1983). Asymptotic stability and feedback stabilization. Differential geometric control theory, 27(1), 181-191.Andersen, H., Schwarting, W., Naser, F., Eng, Y. H., Ang, M. H., Rus, D., & Alonso-Mora, J. (2017, October). Trajectory optimization for autonomous overtaking with visibility maximization. In 2017 IEEE 20th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) (pp. 1-8). IEEE.Agrawal, M. (2020, 12 agosto). What is Model Predictive Control (MPC)? Technical Articles. https://control.com/technical-articles/what-is-model-predictive-control-mpc/Ji, J., Khajepour, A., Melek, W. W., & Huang, Y. (2016). Path planning and tracking for vehicle collision avoidance based on model predictive control with multiconstraints. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 66(2), 952-964.Du, X., Htet, K. K. K., & Tan, K. K. (2016). Development of a genetic-algorithm-based nonlinear model predictive control scheme on velocity and steering of autonomous vehicles. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 63(11), 6970-6977.Lima, P. F., Nilsson, M., Trincavelli, M., Mårtensson, J., & Wahlberg, B. (2017). Spatial model predictive control for smooth and accurate steering of an autonomous truck. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, 2(4), 238-250.Liu, J., Jayakumar, P., Stein, J. L., & Ersal, T. (2017). Combined speed and steering control in high-speed autonomous ground vehicles for obstacle avoidance using model predictive control. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 66(10), 8746-8763.Andersen, H., Schwarting, W., Naser, F., Eng, Y. H., Ang, M. H., Rus, D., & Alonso-Mora, J. (2017, October). Trajectory optimization for autonomous overtaking with visibility maximization. In 2017 IEEE 20th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) (pp. 1-8). IEEE.Choi, Y., Lee, W., Kim, J., & Yoo, J. (2021). A variable-sampling time model predictive control algorithm for improving path-tracking performance of a vehicle. Sensors, 21(20), 6845.Boyd, S. P., & Vandenberghe, L. (2004). Convex optimization. Cambridge university press.Leyffer, S., & Mahajan, A. (2010). Nonlinear constrained optimization: methods and software. Argonee National Laboratory, Argonne, Illinois, 60439.IPOPT: Documentation. (s. f.). https://coin-or.github.io/Ipopt/Koren, Y., & Borenstein, J. (1991, April). Potential field methods and their inherent limitations for mobile robot navigation. In Icra (Vol. 2, No. 1991, pp. 1398-1404).ArmyTanker. (s. f.). Slash 4X4 VXL: 1/10 Scale 4WD Electric Short Course Truck with TQiTM Traxxas LinkTM Enabled 2.4GHz Radio System & Traxxas Stability Management (TSM)®. Traxxas.com. https://traxxas.com/products/models/electric/slash-4x4-tsm?t=specsResource & Documentation Center. (s. f.). Intel. https://www.intel.com/content/www/us/en/resources-documentation/developer.html#gs.77uyt8VESC 6 MkVI PCB - The next generation - Benjamin Vedder Electronic Speed Controller. (s. f.). VESC 6 MkV - The Next Generation Benjamin Vedder Electronic Speed Controller. https://trampaboards.com/vesc-6-mkv--the-next-generation--benjamin-vedder-electronic-speed-controller-p-27517.htmlntel® NUC Products NUC11PA[x]i3/NUC11PA[x]i5/ NUC11PA[x]i7 Technical Product Specification Regulatory Models: NUC11PAK (Slim Kit/Mini PC) NUC11PAH (Tall Ki- t/Mini PC) NUC11PAQ (Kit/Mini PC Wireless Charging). (2022).CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/54539/4/license_rdf217700a34da79ed616c2feb68d4c5e06MD54open accessTHUMBNAIL2024cartadefacultad.pdf.jpg2024cartadefacultad.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7084https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/54539/6/2024cartadefacultad.pdf.jpg09cad518717d1d11f0d2ac5136e83515MD56open access2024cartaderechosdeautor.pdf.jpg2024cartaderechosdeautor.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7939https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/54539/7/2024cartaderechosdeautor.pdf.jpgfa319b7f1af82b9a73dfd3a71a3996caMD57open access2024jorgecorredor.pdf.jpg2024jorgecorredor.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5127https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/54539/8/2024jorgecorredor.pdf.jpga2cf125475d0d1a0f58d1743647687b5MD58open accessORIGINAL2024cartadefacultad.pdf2024cartadefacultad.pdfapplication/pdf164211https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/54539/1/2024cartadefacultad.pdf778ba0869a01b4ac597b2a81bfe42211MD51metadata only access2024cartaderechosdeautor.pdf2024cartaderechosdeautor.pdfapplication/pdf403418https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/54539/2/2024cartaderechosdeautor.pdf2b4e12a2e3b92846bc36ce4f098455a5MD52metadata only access2024jorgecorredor.pdf2024jorgecorredor.pdfapplication/pdf7919768https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/54539/3/2024jorgecorredor.pdf5c4b609f53bd46f877f998beb2a00a03MD53open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8807https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/54539/5/license.txtaedeaf396fcd827b537c73d23464fc27MD55open access11634/54539oai:repository.usta.edu.co:11634/545392024-04-12 03:07:37.407metadata only accessRepositorio Universidad Santo Tomásrepositorio@usantotomas.edu.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 |