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A Model Predictive Control Approach to Enhance Obstacle Avoidance While Performing Autonomous Docking

Título
A Model Predictive Control Approach to Enhance Obstacle Avoidance While Performing Autonomous Docking
Tipo
Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
Ano
2024
Autores
Pinto A.
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Ver página do Authenticus Sem ORCID
Ferreira B.M.
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Soares S.P.
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Ver página do Authenticus Sem ORCID
Cunha J.B.
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Ver página do Authenticus Sem ORCID
Ata de Conferência Internacional
Páginas: 1-6
OCEANS 2024 - Singapore, OCEANS 2024
Singapore, 15 April 2024 through 18 April 2024
Indexação
Publicação em Scopus Scopus - 0 Citações
Outras Informações
ID Authenticus: P-017-GJN
Abstract (EN): In the present paper, we propose a control approach to perform docking of an autonomous surface vehicle (ASV) while avoiding surrounding obstacles. This control architecture is composed of two sequential controllers. The first outputs a feasible trajectory between the vessel's initial and target state while avoiding obstacles. This trajectory also minimizes the vehicle velocity while performing the maneuvers to increase the safety of onboard passengers. The second controller performs trajectory tracking while accounting for the actuator's physical limits (extreme actuation values and the rate of change). The method's performance is tested on simulation, as it enables a reliable ground truth method to validate the control architecture proposed.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Documentos
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