Real-time Optimal Control of Multi-wheeled Combat Vehicles – using Artificial Neural Network and Potential Fields

Control óptimo en tiempo real de vehículos de combate de múltiples ruedas, utilizando redes neuronales artificiales y campos de potencial

Este artículo presenta un algoritmo de planificación de ruta en tiempo real para vehículos de combate autónomos de múltiples ruedas que utilizan la Red Neural Artificial (ANN), los Campos de Potencial Artificial (APF) y la teoría de control óptima. La navegación en tiempo real de vehículos autónomos es un problema muy complejo y es crucial para muchas operaciones militares. Este documento propone un control óptimo y un enfoque ANN para un modelo dinámico del vehículo de combate de múltiples ruedas para generar las posibles rutas óptimas que cubren cada parte del espacio de trabajo.

En consecuencia, las rutas obtenidas se utilizan para entrenar el modelo ANN propuesto. El ANN entrenado tiene la capacidad de controlar el movimiento del vehículo de combate en tiempo real desde cualquier punto de partida hasta la posición deseada dentro del área de interés. La ruta del vehículo se genera de manera autónoma a partir del parámetro de ubicación del vehículo anterior en términos de velocidad lateral, ángulo de rumbo y velocidad de guiñada del vehículo. Se propone APF para evitar que el vehículo choque con obstáculos en el destino fronterizo. La eficacia y la eficiencia del enfoque propuesto se demuestran en los resultados de la simulación, que muestran que el modelo ANN propuesto es capaz de navegar el vehículo de combate de múltiples ruedas en tiempo real.

1. Introducción

Hoy en día, los vehículos de combate autónomos de ruedas múltiples se utilizan comúnmente en aplicaciones militares y son de gran relevancia. La construcción y el control de esos vehículos comenzaron a suscitar cada vez más interés, al tiempo que siguieron siendo uno de los temas de investigación más importantes tanto en la robótica móvil como en la ingeniería automotriz [1, 2]. Esos vehículos se consideran uno de los tipos de vehículos más difíciles de aplicar en cuanto a autonomía debido a sus grandes dimensiones, su gran peso y su compleja geometría y dinámica.

Por otra parte, se prevé que los resultados esperados de los vehículos de combate autónomos aumenten el rendimiento general en el campo de batalla y mantengan la seguridad de los soldados. Los vehículos de combate de ruedas múltiples au- tonómicos ofrecen numerosas ventajas en los campos de batalla modernos como compañeros no tripulados de las fuerzas armadas de tierra. Este tipo de vehículos de ratón autónomo puede funcionar día y noche para misiones peligrosas en comparación con los vehículos terrestres tripulados. Se han dedicado continuamente esfuerzos de investigación para mejorar el rendimiento de los vehículos de combate para ser navegados de forma autónoma.  Por ejemplo, [3] se analizó el vehículo de combate terrestre no tripulado (Caballero Negro) con varios modos de control que incluyen el seguimiento de la trayectoria, la teleoperación vigilada y el movimiento totalmente autónomo. Estos vehículos tienen la capacidad de cambiar entre el rastreo de la trayectoria por medio de un punto de ruta GPS, la teleoperación a distancia y la navegación autónoma, que contiene todos los sensores necesarios para la percepción, como cámaras y LIDAR. 4] desarrolló un modelo de vehículo de combate con múltiples ruedas para obtener la velocidad de guiñada de referencia y la aceleración lateral para el controlador diseñado.