The SlothBot : A Robotic Platform For Environmental Exploration and Surveillance

Abstract

El Trabajo de Fin de Master presentado ha consistido en el desarrollo de una plataforma robótica para exploración y vigilancia medioambiental. El principal esfuerzo del Proyecto se ha centrado en desarrollar los algoritmos de control necesarios para garantizar que ambas tareas puedan ser ejecutadas durante largos periodos de tiempo, superando incluso la capacidad de la batería del robot. Ambas tareas necesitan ser persistificadas.

Debido al objetivo de garantizar la longevidad del Sistema, un término cuadrático sobre el mando de control aparece en las ecuaciones dinámicas del Sistema, haciendo que las mismas no sean control afines. Este hecho hace que la teoría existente acerca de persistificación de objetivos para robots no pueda ser aplicada directamente. En este Trabajo Fin de Master presentamos una nueva alternativa para la persisitifcación de objetivos para robots. La estrategia de control empleada está inspirada en Barreras de Control, las cuales generan un mando de control que garantiza que las variables de estado del sistema permanezcan dentro de los limites de su región segura. Este nuevo mando de control seguro se obtiene minimizando el cuadrado de la norma de la diferencia entre el mando seguro y el control nominal, que comanda la misión del robot. El problema que resulta consiste en un coste cuadrático y dos restricciones escalares de inigualdad, una lineal y la otra cuadrática. A esta nueva clase de problemas se la ha denominado Quadratic Cost Scalar Linear and Quadratically Constrained (QCSLQC).

Adicionalmente, este Trabajo Fin de Master introduce una nueva técnica para caracterizar funciones escalares desconocidas, tales como la irradiación solar que incide sobre el robot, utilizando proyecciones en espacios de Hilbert.

Tanto el hardware como las herramientas de software que han sido empleadas en el desarrollo del robot han sido también incluidas.

This Master Thesis consists on the development of a robotic platform for environmental exploration and surveillance. The main focus of the project has been on developing the control algorithms needed to ensure that such tasks can be executed over a long time period, that even exceeds the robot's total battery capacity. They need to be persistified.

Due to the objective of ensuring the longevity of the system, a quadratic term on the control input u appears on the system’s dynamical equations, making the dynamics no longer control affine, what makes previous persistification theory no longer directly applicable. In this thesis, a new alternative task persistification approach is formulated. The control strategy used is based on Control Barrier Functions (CBFs), which generate a controller that render the system state variables, position and battery voltage, within the boundaries of their respective safe sets. This new safe controller is obtained by minimizing the squared norm of the difference between the safe controller and the nominal controller, which commands the robots mission. The problem that results consists of a quadratic cost, and two nested scalar constraints: one of which is quadratic and the other is linear. This new class of problems is noted as Quadratic Cost Scalar Linear and Quadratically Constrained (QCSLQC) problems.

Additionally, this Master Thesis introduces a novel method to characterize unknown scalar valued functions, such as the light incidence on our robot, using projections in Hilbert Spaces.

The hardware as well as the software tools that have been employed to build the robot have also been included.