Control y planificación óptima de sistemas extendido a plataformas no lineales e inestables

Resumen

La motivación de esta tesis es la aplicación del Control Óptimo a sistemas reales. El interés por dar un paso más allá en las técnicas de control óptimo y conseguir llevar al mundo real esta teoría de control avanzado ha sido la razón de este esfuerzo. No he sido el primero en abordar esta técnica y visto el resultado obtenido doy por seguro que no terminará aquí este desarrollo. La capacidad principal de esta algoritmia no termina en la implementación de un controlador eficiente, sino que ésta implica por un lado, una adaptación ante futuros cambios de la planta y, por otro, una capacidad de obtención de métricas de evolución de la misma de modo no invasivo. Además, la capacidad de este controlador se extiende al campo de la planificación de trayectorias para sistemas móviles, donde una vez fijado un objetivo se consigue obtener la trayectoria óptima considerando y aprovechando todos los elementos del entorno. Esta capacidad del controlador es especialmente útil para optimizar determinados parámetros, tales como su autonomía, tiempo de recorrido, consumo de energía, riesgo o confort a lo largo de toda la trayectoria. Por último, quizás uno de los puntos más importantes que se han tenido en cuenta en el desarrollo de esta tesis es la orientación hacia la puesta en práctica en el mundo real, considerando las capacidades de computación de los sistemas empotrados actuales y mirando hacia la futura aplicación de esta técnica. Para ello, en esta tesis se ha desarrollado la técnica MultiScale, requerida para minimizar las dificultades de implementación, aportando una solución de reducción computacional para sistemas con alto nivel de dimensiones y se ha creado el nuevo algoritmo CACM-RL* resolviendo las dificultades intrínsecas al trabajo con espacio de estados celular.The motivation of this Thesis has been to take a step further in the research of Optimal Control techniques. I was not the first researcher to work on this technique and once, we have seen the achieved results, this development will be continued. The main ability of this algorithm is not the implementation of an efficient controller, but letting us make an adaption to possible changes in the plant and obtain some non-invasive metrics to evaluate its evolution. Furthermore, this controller can be also applied to path planning of mobile systems in which an optimal trajectory is traced to a goal considering all elements around. This capability is especially useful to optimize some specific parameters such as its autonomy, travel time, energy consumption or comfort during the travel. Finally, one of the most important issues of the controller that has been taken into account in this Thesis is its capability to be implemented in real world considering computational constraints. In order to reach this, MultiScale technique has been developed together with CACM-RL* algorithm.