Diseño e implementación de estrategias de control con UAV con fines de seguimiento de objetos
Se propone el diseño e implementación de un control PID que permita estimar los diferentes errores que pueden existir en cada uno de los movimientos que describe el drone. El control en cascada es una configuración de control en donde la salida de un controlador de retroalimentación es el punto de a...
- Autores:
-
Sanabria Burgos, Daniel Camilo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/42907
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/42907
- Palabra clave:
- Object tracking, UAV
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Control
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Seguimiento de objetos UAV, agricultura de precisión Control, ambientes controlados PID |
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Se propone el diseño e implementación de un control PID que permita estimar los diferentes errores que pueden existir en cada uno de los movimientos que describe el drone. El control en cascada es una configuración de control en donde la salida de un controlador de retroalimentación es el punto de ajuste para otro controlador de retroalimentación, por lo menos. El control de cascada involucra sistemas de control de retroalimentación. Se plantea usar esta técnica de control y adaptarla para la estimación de error dentro de los movimientos y proporcionar así una referencia para el control PID para eliminar dicho error. Es por eso que se propone el diseño, implementación y comparación de estrategias de control servovisual para la detección y seguimiento de objetos dentro de un ambiente controlado haciendo uso de programas como ROS,Python y/o Matlab. De manera inicial el control se aplica para hacer un face Tracking mediante la implementación de un código en Python, esto se hace gracias al uso del software PyCharm, implementando en este un controlador PID, la finalidad de este proyecto es la del seguimiento de objetos y/o personas, y en dicho seguimiento que conserve un vuelo estacionario es decir que conserve una misma altura y una misma perspectiva del objeto que se está siguiendo |
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Se plantea usar esta técnica de control y adaptarla para la estimación de error dentro de los movimientos y proporcionar así una referencia para el control PID para eliminar dicho error. Es por eso que se propone el diseño, implementación y comparación de estrategias de control servovisual para la detección y seguimiento de objetos dentro de un ambiente controlado haciendo uso de programas como ROS,Python y/o Matlab. De manera inicial el control se aplica para hacer un face Tracking mediante la implementación de un código en Python, esto se hace gracias al uso del software PyCharm, implementando en este un controlador PID, la finalidad de este proyecto es la del seguimiento de objetos y/o personas, y en dicho seguimiento que conserve un vuelo estacionario es decir que conserve una misma altura y una misma perspectiva del objeto que se está siguiendoThe design and implementation of a PID control is proposed to allow estimation of the different errors that may exist in each of the movements described by the drone. Cascade control is a control setting where the output of one feedback controller is the setpoint for at least another feedback controller. Cascade control involves feedback control systems. Cascade control involves feedback control systems. It is proposed to use this control technique and adapt it for error estimation within movements and thus provide a reference for PID control to eliminate this error. That is why we propose the design, implementation and comparison of servo-visual control strategies for the detection and tracking of objects within a controlled environment using programs such as ROS, Python and/or Matlab. Initially the control is applied to make a face tracking by implementing a code in Python, this is done by using the PyCharm software, implementing a PID controller in this, the purpose of this project is to track objects and/or people, and in said tracking to maintain a stationary flight, that is, to maintain the same height and the same perspective of the object that is being followed.Ingeniero ElectronicoPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado Ingeniería ElectrónicaFacultad de Ingeniería ElectrónicaDiseño e implementación de estrategias de control con UAV con fines de seguimiento de objetosbachelor thesisTesis de pregradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisObject tracking, UAVprecision agricultureControlcontrolled environmentsPIDRoboticaSeguimiento de objetosUAV, agricultura de precisiónControl, ambientes controladosPIDAbierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2CRAI-USTA TunjaD. N. Guerrero and F. A. V. De La Torre, “Desarrollo de un modelo matemático, cinemático y dinámico con la aplicación de software, para modificar el funcionamiento de un dron, para que este realice monitoreo automático,” RECIMUNDO, vol. 4, no. 1 (Esp), pp. 332–343, 2020.S. Kouro and R. Musalem, “Control mediante lógica difusa,” Técnicas Modernas en Automática, vol. 1, pp. 1–7, 2002.H. E. E. Cuchango and J. J. S. Méndez, “Sistema de inferencia difusa basado en relaciones booleanas,” Ingeniería, vol. 15, no. 2, 2010.C. Guerra. (2018) Logica difusa y sistemas de control. [Online]. Available: https://cayetanoguerra.github.io/ia/logicadifusa/Logica%20difusa%20y%20sistemas% 20de%20control.pdfE. Rivera Guerrero et al., “Control de un drone por seguimiento de objetos,” thesis, Uniandes, 2016.O. Escobar Díaz, O. ESCOBAR DIAZ et al., “Seguimiento de objetos con vehículos aéreos no tripulados,” Master’s thesis, 2015.A. Gauthier, El regulador pid industrial, SicuaPlus, Ed., 2015.T. del Cerro Sánchez and P. N. Laina, “Logica difusa,” Universidad Carlos III de Madrid, vol. 8, 2014.B. MARTIN and A. SANZ MOLINA, Redes neuronales y sistemas difusos, 2002.H. Ying, “The simplest fuzzy controllers using different inference methods are different nonlinear proportional-integral controllers with variable gains,” Automatica, vol. 29, no. 6, pp. 1579–1589, 1993.M. A. P. Jacques, M. Pursula, J. Niittymäki, and I. Kosonen, “The impact of different approximate reasoning methods on fuzzy signal controllers,” Anais do 13th Mini-Euroconference, vol. 10, pp. 184–192, 2002.P. A. Revenga de Toro et al., “Diseño y construcción de un dron para el seguimiento de un objeto de forma autónoma mediante visión artificial,” 2017.R. Rico Díaz et al., “Seguimiento automático de objetivos con drones mediante algoritmos de tracking,” B.S. thesis, 2016.D. Conde. (2018) Regulación de drones en colombia: Conversación con la aerocivil. 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