Optimización energética en robots agrícolas con sistemas predictivos y Ventana Dinámica

• Teso Fz. de Betoño, Daniel ^[1] ; Aramendia, Iñigo ^[1] ; Ramos-Hernanz, José Antonio ^[1] ; Manero, Idoia ^[1] ; Caballero-Martin, Daniel ^[1] ; Lopez-Guede, José Manuel ^[1]
  1. [1] UPV/EHU
• Localización: Jornadas de Automática, ISSN-e 3045-4093, Nº. 45, 2024
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Energy optimization in agricultural robots with predictive systems and Dynamic Window
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• Resumen
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    En esta investigación, introducimos un nuevo Enfoque de Ventana Dinámica Predictiva (P-DWA), donde el algoritmo no solo anticipa la trayectoria óptima en términos de tiempo, sino que también evalúa el consumo energético del movimiento del robot móvil. El P-DWA predice nueve posibles destinos, evalúa su rendimiento temporal y elige las tres mejores trayectorias. Mediante el modelado de los motores del robot móvil, se logra estimar el consumo energético y el par requerido para un mapa 2D y de las trayectorias predichas se determina el consumo de cada una de ellas en vatios-hora (W/h), para optar por aquellas que menor consumo requieran. Los resultados muestran que, mediante la consideración energética, es posible llegar a reducir el 9% del consumo energético comparación con el enfoque de Ventana Dinámica convencional.

  • English

    In this research, we introduce a new Predictive Dynamic Window Approach (P-DWA), where the algorithm not only anticipates the optimal trajectory in terms of time but also evaluates the energy consumption of the mobile robot's movement.The P-DWA predicts nine potential destinations, evaluates their time performance, and selects the top three trajectories. By modelling the mobile robot's motors, it becomes possible to estimate the energy consumption and torque required for a 2D map, and from the predicted trajectories, the energy consumption of each one is determined in watt-hours (Wh), opting for those with the lowest consumption. The results show that by considering energy consumption, it is possible to achieve a 9% reduction in energy consumption compared to the conventional Dynamic Window Approach