Resumen

HERNANDEZ-MORALES, Luis Enrique; VALERIANO-MEDINA, Yunier  y  HERNANDEZ-SANTANA, Luis. Algoritmo no lineal de guiado aplicado en vehículos marinos en presencia de perturbaciones medioambientales. EAC [online]. 2022, vol.43, n.2, pp. 17-31.  Epub 17-Oct-2022. ISSN 1815-5928.

En los últimos años se han presentado un gran número de trabajos que buscan resolver el problema del seguimiento de caminos por parte de los vehículos autónomos de superficie (ASV). En este sentido un algoritmo no lineal de guiado (NLGL), surgido en los últimos años para su uso en vehículos aéreos, se presenta como una interesante opción para el seguimiento de caminos por parte vehículos marinos al no utilizar el ángulo de guiñada para lograr sus objetivos de control. El mayor problema que presentan estos vehículos a la hora del seguimiento de caminos es la influencia de las perturbaciones ambientales sobre ellos, principalmente las corrientes marinas y el viento. Para dar una solución a esta problemática, en este trabajo se presenta un esquema de guiado y control para lograr el seguimiento de caminos rectos por parte de vehículos marinos. El mismo presenta una estructura en cascada con un lazo interno de velocidad angular de guiñada, que presenta un controlador PI como elemento principal, y el algoritmo NLGL en el lazo externo. Logrando así que el vehículo siga un camino recto con error cero sin la necesidad de la medición del ángulo de guiñada y evitando la implementación de una acción integral en lazo externo. Se realiza un análisis de como influyen las corrientes marinas y el viento sobre este sistema a partir de la linealización del esquema presentado, además un análisis de estabilidad del esquema es presentado. Por último, se presentan los resultados de simulación y de experimentos reales de la implementación de este esquema en un ASV de pequeño porte, donde se puede apreciar que el vehículo converge a la trayectoria deseada con precisión en presencia de perturbaciones medioambientales.

Palabras clave : ASV; Seguimiento de Caminos; Algoritmo NLGL; Perturbaciones Medioambientales.

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