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<div class="csl-entry">Ziba, E. (2021). <i>Online trajectory re-planning and anti-jackknifing control of a two-trailer system with a car-like tractor</i> [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2021.94504</div>
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dc.identifier.uri
https://doi.org/10.34726/hss.2021.94504
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dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/20.500.12708/18787
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dc.description
Zusammenfassung in deutscher Sprache
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dc.description
Abweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
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dc.description.abstract
In the present work the successful output trajectory tracking of a tractor with two trailers moving in backward direction will be presented. Several experiments have been done to this end. The linear MPC framework of the Anti-Jackknifing Control has been previously used for the stabilisation of the gait of humanoid robots and for a tractor with one trailer. The instability is a manifestation of the non-minimum phase nature of the systems and occuring due to the inversion of the system equations into input-output linear system equations. In order to successfully address the backing up manoeuvre of the tractor with two trailers several modifications w.r.t. the one trailer system were neccessary, including the use of the faster HPIPM solver, the transition of the stability condition into a terminal constraint and others. Moreover, suggestions how to include input velocity-constraints and state constraints are presented. The second target of this work is the evasion of unexpected workspace obstacles in real-time. The vehicle is equipped with a depth camera to discover such obstacles. The proposed algorithmic framework to avoid obstacles takes the desired cartesian trajectory and the camera observations as inputs. The outcome is a collision free and kinematically feasible reference state trajectory, used in the MPC framework. The trajectory re-planning is done repetitively at each sampling time.
en
dc.description.abstract
In der vorliegenden Arbeit wird das erfolgreiche trajectory output tracking einer rückwärtsfahrenden Zugmaschine mit zwei Anhängern vorgestellt. Zu diesem Zweck wurden mehrere Experimente durchgeführt. Der lineare MPC-framework der Anti-Jackknifing Regelung wurde bereits für die Stabilisierung des Gangs von humanoiden Robotern und für einen Traktor mit einem Anhänger verwendet. Die Instabilität ist ein Ausdruck des Nicht-Minimalphasensystems, die durch die Invertierung der Systemgleichungen in lineare Input-Output-Systemgleichungen entsteht. Um das Rückwärtsfahren der Zugmaschine mit zwei Anhängern erfolgreich zu gestalten, waren mehrere Änderungen gegenüber dem System mit einem Anhänger notwendig, darunter die Verwendung des schnelleren HPIPM-Solvers, die Neuformulierung der Stabilitätsbedingung und vieles mehr. Zudem sind Vorschläge zu den Randbedingungen der (Geschwindigkeits-) Eingangsgrößen und der Zustandgrößen präsentiert. Das zweite Ziel dieser Arbeit ist das Ausweichen vor unerwarteten Hindernissen im Arbeitsraum in Echtzeit. Das Fahrzeug ist mit einer Tiefenkamera ausgestattet, um solche Hindernisse zu erkennen. Das vorgeschlagene algorithmische framework zur Vermeidung von Hindernissen nimmt die gewünschte kartesische Trajektorie und die Kamerabeobachtungen als Eingangsgrößen. Das Ergebnis ist eine kollisionsfreie und kinematisch realisierbare Referenztrajektorie, die im MPC-framework verwendet wird. Die Neuplanung der Trajektorie erfolgt zu jeder Abtastzeit wiederholt.
de
dc.language
English
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dc.language.iso
en
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dc.rights.uri
http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
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dc.subject
Nichtlineare Regelung
de
dc.subject
Roboterregelung
de
dc.subject
Multiple trailer systems
de
dc.subject
Nonlinear Control
en
dc.subject
Robot Control
en
dc.subject
Multiple trailer systems
en
dc.title
Online trajectory re-planning and anti-jackknifing control of a two-trailer system with a car-like tractor
en
dc.title.alternative
Online-Trajektorien-Neuplanung und Anti-Jackknifing Steuerung eines Systems mit zwei Anhängern und einer Zugmaschine