dissertação
Desenvolvimento de um sensor virtual para a velocidade longitudinal de um veículo
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Universidade Federal de Lavras
Faculdade, Instituto ou Escola
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Departamento de Engenharia
Programa de Pós-Graduação
Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas e Automação
Agência de fomento
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG)
Tipo de impacto
Áreas Temáticas da Extenção
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
Resumo
O aumento mundial da circulação de veículos acarretou problemas com tráfego, poluição ambiental e com a segurança, os quais motivaram pesquisas no desenvolvimento de veículos melhores para o seu usuário e para o meio o qual trafega. Uma das formas encontradas para contornar os problemas citados, foi a utilização sistemas de controle eletromecânicos, tais como sistemas avançados de assistência ao condutor (ADAS - do inglês Advanced Driver Assistance Systems) e sistemas de controle ativo de estabilidade (ASC - do inglês Active Stability Control). Esses sistemas auxiliaram o desenvolvimento de veículos inteligentes, pois necessitam ter acesso as grandezas do ambiente e da dinâmica do veículo por meio de sensores confiáveis. Porém, os sensores físicos são suscetíveis a problemas, tais como: erros de medição, disponibilidade, confiabilidade, atrasos de medição e custo elevado. Uma alternativa, sem altos custos econômicos, para contornar esses problemas é o uso de soft sensors ou sensores virtuais. Este trabalho descreve o processo de identificação de um sensor virtual, capaz de estimar a velocidade longitudinal de um veículo inteligente por meio de sensores físicos de baixo custo, como por exemplo, o acelerômetro de um smartphone. Para isso, foi realizada uma coleta de dados referentes ao comportamento dinâmico do veículo, por meio de um dispositivo OBD-II (do inglês On-Board Diagnostic) e um smartphone. Na coleta de dados, a inclinação da via e a massa do veículo foram variadas entre os ensaios, de maneira a obter dados das diversas situações em que um veículo normalmente trafega. A partir dos dados coletados, modelos auto-regressivos não-lineares com entradas exógenas (NARX - do inglês Non-linear AutoRegressive with eXogenous inputs) polinomiais com parâmetros obtidos pelo estimador de mínimos quadrados (LS - do inglês Least Squares) e regressores escolhidos por meio da taxa de redução de erro (ERR - do inglês Erro Reduction Ratio) foram identificados. Por fim, a obtenção de modelos robustos às variações de inclinação da via e massa do veículo foram implementados e analisados. Esses modelos são ditos robustos por descreverem a velocidade longitudinal do veículo durante os intervalos dessas variações. Avalia-se que os resultados obtidos foram satisfatórios quanto a robustez às variações de massa do veículo, mas ainda precisam ser melhor identificados para obtenção de robustez em relação à inclinação da via. Este problema pode ser contornado a partir de uma proposta apresentada que emprega uma combinação de modelos a ser desenvolvida em trabalhos futuros.
Abstract
The worldwide increase in vehicle circulation has led to problems with traffic, environmental pollution and safety, which motivated researchs into the development of better vehicles for the user and the surroundings. One of the ways to overcome these problems was to use electromechanical control systems, such as Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) and Active Stability Control (ASC) systems. These systems have assisted the development of intelligent vehicles, considering that they need access to the magnitudes of the environment and the dynamics of the vehicle by means of reliable sensors; physical sensors, however, are susceptible to problems, such as: measurement errors, availability, reliability, measurement delays and high cost. An alternative without high economic costs, to overcome these problems, is the operation of soft sensors or virtual sensors. This work describes the process of identifying a virtual sensor, which is capable of estimating the longitudinal velocity of an intelligent vehicle by means of low cost physical sensors, such as the accelerometer of a smartphone. Data collection was performed regarding the dynamic behavior of the vehicle, using an OBD-II (On-Board Diagnostic) device and a smartphone. In data collection the vehicle’s inclination and mass were varied between the essays, in order to obtain information of the numerous situations in which a vehicle normally travels. From the collected statistics, polynomial NARX (Non-linear AutoRegressive with eXogenous inputs) models, with parameters obtained by least squares (LS) estimator and regressors chosen using the error reduction rate (ERR), were identified. Finally the attainment of robust models to the track’s inclination variations and mass of the vehicle were implemented and analyzed. These models are said to be robust because they describe the longitudinal velocity of the vehicle during the intervals of these variations. The obtained results were satisfactory as to the robustness of the mass variations of the vehicle, althouhgh better identification is needed in order to achieve consistency regarding the slope of the road. This problem can be circumvented by a project that applies a combination of models to be developed in future works.
Descrição
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Agência de desenvolvimento
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Impacto da pesquisa
Resumen
Palavras-chave
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DOI
Citação
BRAZ, P. H. de A. Desenvolvimento de um sensor virtual para a velocidade longitudinal de um veículo. 2018. 136 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Automação)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2018.