Contribution à la modélisation et au contrôle global de la dynamique d’un robot agricole autonome sous-actionné - Groupement de Recherche en Modélisation, Analyse et Conduite des Systèmes dynamiques Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2022

Contribution to the modeling and overall control of the dynamics of an underactuated autonomous agricultural robot

Contribution à la modélisation et au contrôle global de la dynamique d’un robot agricole autonome sous-actionné

Résumé

The challenges posed by population growth and climate change require a transformation of conventional agriculture. Constraints such as irrigation shortage, soil depletion, and labor scarcity are being addressed by academia and industry through innovative solutions.One response to these issues lies in agricultural automation, particularly robotics. The objective is to enhance working conditions by focusing on the automation of all-terrain agricultural vehicles for complex tasks.The thesis presents three major contributions : a model based on the theory of elasticity-plasticity is developed to simplify the calculation of forces related to the interaction between wheels and deformable soils. A control architecture is devised for the vehicle's longitudinal movement. It combines a robust H∞ controller, adaptable to different surfaces, and a Sliding Mode controller to reduce wheel slippage. Lastly, emphasis is placed on the autonomous lateral guidance of the vehicle on deformable soils. The approach combines a Pure Pursuit algorithm with a robust method based on a dynamic model. The precision of guidance is enhanced by a data fusion algorithm.These developments shed light on the interaction between wheels and deformable soils, providing simplified models for creating control laws. Validations, whether in simulation or on a prototype, demonstrate the relevance and robustness of the proposed architectures for agricultural automation.
Les défis posés par la croissance démographique et le changement climatique requièrent une transformation de l'agriculture conventionnelle. Les contraintes, telles que le manque d'irrigation, l'appauvrissement des sols et la pénurie de main-d'œuvre, sont abordées par l'académie et l'industrie à travers des solutions novatrices.Une réponse à ces problèmes réside dans l'automatisation agricole, en particulier la robotique. L'objectif consiste à améliorer les conditions de travail en misant sur l'automatisation des véhicules tout-terrain agricoles pour les tâches complexes.La thèse présente trois contributions majeures : un modèle basé sur la théorie de l'élasticité-plasticité est développé pour simplifier le calcul des forces liées à l'interaction entre les roues et les sols déformables. Une architecture de commande est élaborée pour le déplacement longitudinal du véhicule. Elle combine un contrôleur robuste H∞, s'adaptant aux diverses surfaces, et un contrôleur de Sliding Mode pour réduire le glissement des roues motrices. Enfin, l'accent est mis sur le guidage latéral autonome du véhicule sur des sols déformables. L’approche associe un algorithme de Pure Poursuite à une méthode robuste basée sur un modèle dynamique. La précision du guidage est améliorée par un algorithme de fusion de données.Ces développements éclairent l'interaction entre les roues et les sols déformables, fournissant des modèles simplifiés pour la création de lois de commande. Les validations, qu'elles soient en simulation ou sur un prototype, démontrent la pertinence et la robustesse des architectures proposées pour l'automatisation agricole.
Fichier principal
Vignette du fichier
2022MULH5706_these_FERNANDES.pdf (37.63 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04300638 , version 1 (22-11-2023)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04300638 , version 1

Citer

David Vieira Gois Fernandes. Contribution à la modélisation et au contrôle global de la dynamique d’un robot agricole autonome sous-actionné. Automatique / Robotique. Université de Haute Alsace - Mulhouse, 2022. Français. ⟨NNT : 2022MULH5706⟩. ⟨tel-04300638⟩
50 Consultations
6 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More