Controle de trajetória em robôs autônomos com distribuição de massa assimétrica

Abstract

Resumo: Este trabalho investiga o impacto de controladores de velocidade no desempenho de navegação de robôs móveis omnidirecionais com rodas Mecanum, considerando variações de carga (1–11 kg) e deslocamentos do centro de massa (±1,0 m por eixo). Implementou-se uma ar quitetura cascata (malha externa de posição 50 Hz e malha interna de velocidade 100 Hz) em simulação Gazebo/Robot Operating System (ROS) 2, comparando quatro estratégias: Malha Aberta, Proporcional-Integral-Derivativo (PID) com ganhos constantes, PID Adaptativo e Fuzzy Adaptativo. Foram executadas 144 trajetórias quadradas (5 m × 5 m), sendo 36 por controlador, cobrindo 36 configurações de carga. A principal contribuição é a demonstração quantitativa de que controladores adaptativos superiores na malha interna propagam seu desempenho para a malha externa. Os resultados, validados por Análise de Variância (ANOVA) (p < 0,0001), revelam que PID Adaptativo e Fuzzy são estatisticamente equivalentes (p = 0,978) e superiores ao PID com ganhos constantes: Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE) de 0,186±0,032 m/s (PID Adaptativo) e 0,240±0,086 m/s (Fuzzy), ambos 58–67% melhores que PID com ganhos constantes (0,568 m/s). O ranking consolidado, com base no RMSE de velocidade, é: PID Adaptativo ˜ Fuzzy > PID com ganhos constantes > Malha Aberta. O mecanismo reside no ajuste contínuo dos ganhos em função do erro e sua derivada, compensando variações de inércia. Conclui-se que controladores adaptativos são superiores para navegação com variação de carga, enquanto PID com ganhos constantes pode ser adequado para aplicações com carga constante

Abstract: This work investigates the impact of velocity controllers on the navigation performance of omni directional mobile robots with Mecanum wheels, considering load variations (1–11 kg) and center of mass shifts (±1.0 m per axis). A cascade control architecture (outer position loop at 50 Hz and inner velocity loop at 100 Hz) was implemented in Gazebo/Robot Operating System (ROS) 2 simulation, comparing four strategies: Open-Loop Control, Proportional-Integral-Derivative (PID) with constant gains, Adaptive PID, and Adaptive Fuzzy. A total of 144 square trajectories (5 m×5m)wereexecuted, with 36 per controller, covering 36 load configurations. The main contribution is the quantitative demonstration that adaptive controllers superior in the inner loop propagate their performance to the outer loop. Results, validated by Analysis of Variance (ANOVA) (p < 0.0001), reveal that Adaptive PID and Fuzzy are statistically equiv alent (p = 0.978) and superior to PID with constant gains: Root Mean Square Error (RMSE) of 0.186±0.032 m/s (Adaptive PID) and 0.240±0.086 m/s (Fuzzy), both 58–67% better than PID with constant gains (0.568 m/s). The consolidated ranking, based on velocity RMSE, is: Adaptive PID ˜ Fuzzy > PID with constant gains > Open Loop. The mechanism lies in continuous gain adjustment based on error and its derivative, compensating for inertia variations. It is concluded that adaptive controllers are superior for navigation with load variation, while PID with constant gains may be adequate for applications with constant load