Tesis (Ingeniería de Sistemas y Automática)

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Coalitional Model Predictive Control based on Partial Cooperation
(2024-07-17) Sánchez Amores, Ana; Maestre Torreblanca, José María; Fernández Camacho, Eduardo; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
This doctoral thesis investigates the development of coalitional strategies based on model predictive control (MPC). Our study emphasizes the necessity of managing increasingly complex systems while maintaining efficiency and scalability. To this end, we explore the limits of decentralization in coalitional control, developing algorithms that minimize the amount of data communicated in the network to preserve privacy and enhance autonomy, while still maintaining acceptable levels of performance. The proposed strategies achieve a trade-off between computational efforts and performance. While performance may degrade compared to other coalitional methods, this trade-off allows for increased autonomy and reduced communication requirements. First, we survey the existing literature, motivating the need for non-centralized control strategies to manage large-scale systems, and we introduce the main objectives of this PhD dissertation. The contributions of this thesis can be broadly classified into two main parts. In the first one, we introduce a novel variable decomposition for partially cooperative systems. In this regard, we distribute coupling variables among local agents, developing stochastic and robust coalitional MPC approaches that allow agents to share control authority over certain input portions while maintaining privacy over others. Moreover, we study the limits of control authority delegation by establishing the maximum portion of an agent’s input space that can be ceded to another agent while ensuring the feasibility of the global optimization problem. This ensures that decentralized operations respect system constraints with minimal data communication. On the other hand, the second part focuses on systems with shared resources, developing coalitional methods to decouple joint constraints, allowing agents to operate with greater autonomy. Since this thesis has been developed in the framework of OCONTSOLAR project, the control algorithms presented in this second part are applied to the case study of large-scale solar plants. Finally, we provide conclusions and future research directions of our main contributions
Safe and optimal operation under uncertainty and plant-model mismatch
(2024-06-12) Mirasierra Calleja, Victor; Alamo, Teodoro; Limón Marruedo, Daniel; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
Designing model-based control systems involves addressing uncertainty and modeling errors to ensure robust control. While this is a fundamental control problem, in recent years, the rapid growth of the field of machine learning has led to a significant rise in the development of probabilistic and robust techniques based on data sampling. The objective of this thesis is twofold. On the one hand, improve the estimation of safe regions by means of sample-based techniques. Safe regions bound the probability of meeting the constraints and keep it above a certain threshold. On the other hand, in this thesis we propose techniques that modify the real-time optimization problem in order to calculate the optimal operation of the plant despite the precision of the available model.
Contributions to the implementation of real-time model predictive control in power inverters
(2024-06-11) García Ordóñez, Joaquín; Gordillo Álvarez, Francisco; Limón Marruedo, Daniel; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
Esta tesis explora las complejidades y avances en el control de inversores de potencia con control predictivo basado en modelo, con un enfoque particular en los inversores multiniveles. La importancia de estos últimos está creciendo debido al cambio global en la generación de energía, especialmente en la necesidad de fuentes de energía renovable como la solar y eólica, ya que se requieren inversores de potencia para su integración en las redes eléctricas. El control predictivo basado en modelo es un método de control emergente en este campo, anteriormente limitado por su alto esfuerzo computacional que no se adaptaba bien a las altas frecuencias que necesitan los convertidores de potencia para funcionar. Gracias a la mayor disponibilidad de hardware de cálculo más potente, este método de control se ha vuelto más atractivo debido a sus ventajas, como su optimalidad, flexibilidad y la capacidad de manejar fácilmente sistemas multivariables complejos que requieren varios objetivos de control. En esta tesis se introduce una nueva mejora para el control predictivo llamada ``multirate'' y se adapta a la aplicación de convertidores de potencia. Este trabajo también aborda el problema de la inercia en la creciente integración de fuentes de energía renovable. La reducción de generadores síncronos y su sustitución por fuentes de energía gobernadas por electrónica de potencia disminuye la inercia de la red, creando desafíos en la regulación de frecuencia y aumentando el riesgo de inestabilidad de la red. Aprovechando la flexibilidad del control predictivo basado en modelo, se introduce una nueva formulación como un método prometedor para proporcionar inercia virtual a la red. La tesis concluye con propuestas de implementación de control predictivo basado en modelo en tiempo real, destacando implementaciones basadas en datos y métodos de aprendizaje automático para abordar las difíciles res-tricciones del tiempo real en aplicaciones de electrónica de potencia. En particular, se propone un sistema \textit{hardware-in-the-loop} para superar las demandas computacionales en un dispositivo FPGA. En resumen, este trabajo proporciona un marco para la implementación de control predictivo basado en modelos en tiempo real que aborda desafíos mordernos de control y mejora el rendimiento. El autor desea que este trabajo pueda servir como una base flexible para el futuro para seguir mejorando la eficiencia de la generación y la integración de energía, así como el rendimiento de conversión de los inversores de potencia.
Strengthening robot perception in information-degraded environments for aerial inspection and maintenance
(2024-05-24) López Paneque, Julio José; Martínez de Dios, José Ramiro; Ollero Baturone, Aníbal; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
Esta Tesis Doctoral aborda el diseño, desarrollo y validación experimental de diferentes métodos para reforzar la percepción de los robots aéreos en escenarios de Inspección y Mantenimiento de infraestructuras industriales y civiles. Los métodos desarrollados permiten la operación totalmente autónoma de los robots aéreos sin depender de ninguna infraestructura externa, asumiendo que todos los sensores, métodos de percepción y dispositivos de procesamiento se encuentran a bordo del robot, y no requieren ninguna alteración del entorno. A lo largo de la Tesis se han seguido tres enfoques principales para el diseño de los diferentes métodos. Primero, el uso de esquemas multisensor que aprovechan las sinergias entre sensores para mitigar las debilidades de cada dispositivo individual. Segundo, la selección del modelo más adecuado para representar y estimar el estado del robot en cada escenario. Tercero, el uso de técnicas de percepción activa que mejoren la calidad de las entradas de percepción. Los enfoques propuestos aportan soluciones complementarias, que han dado lugar al desarrollo de cinco métodos contenidos en esta tesis, diseñados en función de las necesidades de cada aplicación estudiada. En primer lugar, esta Tesis Doctoral presenta un método de localización robusta basado en un enfoque multisensor y multihipótesis, que permite la navegación segura y autónoma de robots aéreos sin GNSS en escenarios complejos de inspección industrial y civil. El método integra características de cámara RGB y LiDAR en el mismo marco estadístico, y adopta un enfoque iterativo multihipótesis eficiente. En segundo lugar, esta Tesis Doctoral introduce el uso de mallas (meshes) probabilísticas para representar superficies localmente planares en misiones de inspección de largo alcance en escenarios pobres en información geométrica. Las mallas permiten representar de forma coherente las superficies planas y usar técnicas de decimación para mejorar la fidelidad del mapa, reduciendo la influencia del ruido de medida. La formulación probabilística está basada en variedades y refleja de forma natural la incertidumbre del mapa, evitando inconsistencias en la estimación del estado. En tercer lugar, esta Tesis Doctoral desarrolla un sistema de inspección de líneas eléctricas reactivo, embarcado y en tiempo real, que realiza una segmentación semántica para identificar los diferentes elementos del escenario, y adapta la velocidad de la plataforma aérea para adquirir más datos de estos elementos hasta alcanzar la calidad requerida. El sistema es capaz de proporcionar datos de alta calidad para la aplicación prevista, y genera un mapa preliminar preciso que puede utilizarse para tareas en las que el tiempo es un factor crítico, sin esperar a resultados de posprocesado. En cuarto lugar, esta Tesis Doctoral presenta un sistema de generación de trayectorias de aproximación al posado en tendidos eléctricos que tiene en cuenta la percepción y produce maniobras versátiles, ágiles, sin colisiones y dinámicamente posibles. Se propone una formulación matemática eficiente para considerar configuraciones genéricas de líneas de alta tensión, que puede usarse para generar trayectorias de posado que consideran la percepción, así como para realizar navegación reactiva en tiempo real. Finalmente, esta Tesis Doctoral presenta el diseño, desarrollo y validación de un sistema robótico aéreo totalmente autónomo adaptado para buscar herramientas perdidas en una planta de fabricación aeronáutica. Se presenta un sistema altamente robusto basado en etiquetas de Ultra Ancho de Banda (UWB), que funciona en las condiciones complejas de una planta de planta de fabricación de Airbus D&S. La investigación llevada a cabo en esta Tesis Doctoral no sólo se ha centrado en el desarrollo de estos métodos, sino también en proporcionar validaciones experimentales intensivas para cada una de las aportaciones, en muchos casos durante demostraciones en vivo de los sistemas propuestos.
Contribuciones a la interconexión de sistemas a través de red y control robusto
(2024-03-15) Díaz Cano, Juan María; Acosta Rodríguez, José Ángel; López Martínez, Manuel; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
En el ámbito de la tecnología aeroespacial contemporánea, los Vehículos Aéreos No Tripulados (UAVs), comúnmente conocidos como drones, han desempeñado un papel revolucionario en la exploración de espacios aéreos. Entre los diversos tipos de UAVs, los Quad-Rotor, que funcionan con cuatro rotores, han destacado debido a su agilidad en entornos tridimensionales. Esta tesis, titulada "Contribuciones a la Interconexión de Sistemas a través de Red y Control Robusto," se centra en mejorar el control y la estabilidad de estos sistemas. La tesis se divide en dos áreas clave: el diseño de módulos para la interconexión de sistemas de control remoto y sistemas lineales, y el desarrollo de estrategias de control robusto basadas en modelos (linealización por realimentación más modos deslizantes), específicamente para sistemas subactuados. Además, se investiga la viabilidad de utilizar redes de comunicación diversas, como 3G y Wi-Fi, para mejorar la conectividad y el control remoto de UAVs. Para respaldar la investigación, se construyó una plataforma experimental dedicada a Quad-Rotor, que se utilizó para validar las estrategias de control propuestas. En resumen, esta tesis representa un avance significativo en el campo del control de UAVs, abordando cuestiones de interconexión y control robusto en entornos desafiantes de comunicación asíncrona y retrasos.
Optimal navigation management in natural inland waterways
(2024-03-20) Moreno Nadales, Juan; Alamo, Teodoro; Limón Marruedo, Daniel; Muñoz de la Peña Sequedo, David; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
Today, maritime freight transport is one of the most important factors in the development and growth of world economies in an increasingly interconnected and interdependent world. Within the different scenarios, one of the critical environments whose management is particularly delicate and which today continues to pose different challenges to be solved are natural inland waterways, which are natural logistical navigation channels connected to inland ports. Unlike artificial channels, transportation in natural inland waterways presents formidable challenges due to ever-changing environmental conditions and the unpredictability of different natural phenomena, such as the effect of the tide, in addition to the various operational constraints that arise from environmental, economic and safety issues. This doctoral thesis addresses one of the main challenges in this type of canals, which is the optimal and safe management of navigation within the waterways, all this from a practical approach taking into account the industrial framework in which this work takes place. In the first component of this research, we introduce a methodology aimed at finding optimal navigation plans, which are intended to serve as reference guidelines to which vessel pilots can adhere. These plans are designed with the objective of optimising the waiting and sailing times of vessels, which not only leads to a significant improvement in the efficiency of port and logistics operations, but also has a strong economic impact due to the importance of good channel management on the prestige and positioning of the port. It is important to highlight here the great importance of the effect of the tide, which conditions the time windows in which the channel is available due to the dynamic effect it has on the depth of the channel. To address this issue, a methodology for the search of safe crossing windows is proposed in this work, which guarantees the existence of at least one feasible safe trajectory for each vessel included in the plan. To facilitate the practical implementation of the proposed scheduling methodology, an open-source software tool has been developed. This tool equips navigation planners with a practical solution for optimizing vessel routes by considering real-time data and environmental conditions. The second facet of this thesis tackles the inherent uncertainty associated with inland waterways. Unforeseen incidents, including delays and mechanical failures, can disrupt even the best-laid plans. To counteract these uncertainties, we propose strategies for dynamic rescheduling that allow for real-time optimal adjustments in response to unexpected events. These strategies prioritize safety and aim to minimize the overall impact of the incident. To carry out all this, it is necessary to establish an architecture that allows real-time detection of the incident based on the localization data provided by the vessel, as well as a filter that allows the correct identification of the type of incident that has occurred in order to be able to take the correct action. In the last stage of the present work, we go one step further by looking into the future and propose an autonomous strategy for the control of the vessels, thus making each of the them an autonomous robot capable of navigating the estuary without any human intervention and thus reducing the risk of accidents due to human error, and the need for expert pilots. To this end, the use of distributionally robust control strategies applied to the problem of navigation control in natural inland waterways is presented. The main advantage of this type of methodology is that, unlike conventional robust control strategies that require a perfect identification of the different sources of uncertainty affecting navigation, particularly the effect of the tide, the proposed control strategy is able to improve performance relying only on the knowledge of a very limited set of historical depth data.
Multi-robot sensor networks for thermosolar power plants
(2023-10-10) García Martín, Javier; Camacho, Eduardo F.; Maestre Torreblanca, José María; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
Esta tesis, enmarcada dentro del proyecto OCONTSOLAR, aborda la gestión de una flota de robots heterogénea, compuesta tanto por robots aéreos como terrestres (UAVs y UGVs respectivamente por sus siglas en inglés), con el objetivo de obtener un mapa estimado de irradiación solar a lo largo y ancho de una planta termosolar. En la primera parte de esta tesis nos centramos en afrontar el problema de la asignación de tareas en sistemas multirobot (MRTA por sus siglas en inglés) en el contexto de una planta termosolar, que se caracteriza generalmente, además de por sus grandes dimensiones, por constituir un entorno estructurado con obstáculos conocidos. Para ello, se asume que una capa superior es capaz de generar tareas consistentes en ir a un determinado punto de la planta y tomar una medición, y que dichas tareas deberían ser asignadas a los robots sólo en función de su posición y diversas variables como su nivel de energía. También se asume la posible imposición de una penalización arbitraria a cada robot en función de si queremos utilizarlo más o menos, lo que tiene sentido si consideramos que las tareas pueden tener distintas urgencias y duraciones y queremos reservar los UAVs para misiones más relevantes y urgentes. Para resolver el MRTA atendiendo a un equilibrio entre la distancia recorrida por los robots (y por tanto la energía que gastan) y el tiempo necesario para realizar las tareas, se han desarrollado varios algoritmos. En primer lugar, un algoritmo de subastas donde se ha introducido un postor extra que puja por dejar las tareas sin asignar en función del tiempo que lleven en espera. Este nuevo postor se resiste inicialmente a dejar las tareas sin asignar a no ser que éstas ya lleven mucho tiempo en espera, y únicamente las libera pronto si hay un robot relativamente cercano a las mismas. Sin embargo, tratar de enfrentar los antes citados objetivos con estrategias de asignación instantánea resulta ser una estrategia muy limitada, y por eso proponemos unas variables discretas para describir la asignación extendida en el tiempo y desarrollamos un algoritmo de ramificación y poda y un algoritmo genético adaptados a dichas variables. En cualquier caso, el algoritmo de ramificación y poda sólo es viable ante problemas con poca cantidad de robots y tareas, y el algoritmo genético, aunque es capaz de abordar problemas algo más grandes dada su naturaleza metaheurística, tampoco resulta eficaz con problemas demasiado grandes. Con el objetivo de dividir estos grandes problemas en pequeños problemas en los que aplicar alguno de los algoritmos antes comentados, no atendiendo únicamente a la distancia entre robots y tareas, sino también a sus parámetros intrínsecos, proponemos un algoritmo basado en teoría de juegos cooperativos y más concretamente en el valor de Shapley. Este algoritmo se basa en estimar el valor de Shapley, tanto de los robots como de las tareas y luego crear coaliciones que tengan un valor de Shapley agregado equilibrado. Por último, para tratar con grandes problemas también se ha propuesto una serie de asunciones para convertirlo en un problema de programación lineal (LP por sus siglas en inglés). La ventaja de los problemas LP es que se pueden resolver de una forma mucho más rápida, por lo que se puede resolver iterativamente. Por este motivo, se ha aplicado a problemas dinámicos con tareas en movimiento utilizando una estrategia basada en el control predictivo con horizonte deslizante, es decir, recalculando el problema en cada tiempo de control y aplicando la primera de las asignaciones. En la segunda parte de esta tesis nos centramos en la estimación del mapa de irradiación solar. Para ello, partimos de la inferencia bayesiana, asumiendo que en cada punto de la planta termosolar tenemos una distribución de probabilidad de la irradiación y que esta distribución puede ser modificada por nuevas medidas cercanas. Además, se consideramos que la distribución tiene una tendencia natural a recuperar la forma de la distribución uniforme, es decir, total incertidumbre. De esta forma, aplicando un filtro que hace uso de dos parámetros que se pueden obtener de la distribución de probabilidad, en concreto del valor esperado y de la entropía de la información de Shannon, se puede obtener el mapa estimado de irradiación. Es más, a partir del valor esperado o de la entropía de Shannon, se pueden obtener distintas capas que representen el interés que tiene visitar cada punto de la planta desde el punto de vista de la irradiación que tenemos en un instante y de la certidumbre que tenemos a lo largo y ancho de la planta. Por lo tanto, superponiendo estas capas, y otras que podemos crear para modificar el resultado (como una capa que de más valor a los puntos por los que pueden aparecer nuevas sombras), y asignando un peso a cada una, podemos generar nuevas tareas para nuestra flota de robots. Por último, también con el objetivo de obtener una estimación distribuida de la irradiación solar, se propone una malla de pirheliómetros de bajo coste utilizando la técnica del krigeage espacio- temporal, ampliamente utilizada en la literatura en otras variables ambientales. Esta técnica hace uso de un variograma espacio-temporal para asignar distintos pesos a las medidas cercanas a un punto donde se quiere hacer una estimación. La principal contribución de este trabajo consiste en proponer un variograma espacio-temporal dinámico y anisotrópico en la dirección del viento. Bajo esta premisa, una medida en la dirección de la que proviene el viento es más relevante si fue tomada en un cierto momento, aunque este efecto se atenúa con el tiempo. El siguiente paso es unir los dos trabajos realizados en torno a la creación de un mapa estimado de irradiación, puesto que utilizando el krigeage espacio-temporal también podemos obtener un mapa de incertidumbre, y por tanto se puede emular la estrategia basada en capas para generar nuevas tareas.
Developing Soft Bio-Inspired Cooperation Methods and Mechanisms for Flapping Wings Aerial Robots (FWAR)
(2023-09-20) Pérez-Sánchez, Vicente; Arrue Ullés, Begoña C.; Ollero Baturone, Aníbal; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
Esta tesis doctoral contribuye al estado actual de la robótica aérea desarrollando sistemas bioinspirados que permiten reducir los riesgos para las personas durante la interacción con los robots. Para ello se require ir más allá de los conceptos tradicionales de la robótica. En cuanto a la interacción, las plataformas aéreas tradicionales, como los multicópteros y alas fijas tienen limitadas capacidades debido al uso de hélices como mecanismos para la generación de propulsión. Esto se hace aún más notorio en los casos en los que se interacciona con usuarios que no están acostumbrados a su uso. Otros riesgos añadidos por estas son la energía de impacto producida, en el caso del ala fija por su velocidad de vuelo, y en el caso de multicopteros, por el peso y la ausencia de superficies aerodinámicas. Esta tesis propone el uso de ornitópteros para mitigar los riesgos generados por las plataformas aéreas tradicionales. Sin embargo, las capacidades de vuelos de estos están limitadas debido a su estado de desarrollo. En esta investigación se propone contribuir al estado actual de los ornitópteros de dos maneras. La primera, desarrollando sistemas de manipulación que les permitan interaccionar con el medio. La segunda, contribuyendo al desarrollo de sistemas de vuelo que le permitan superar las limitaciones actuales. La manipulación era un campo con pocos desarrollos en ornitópteros al comienzo de esta investigación. El sistema tiene que ser capaz de manipular una gran variedad de objetos. A su vez, tiene que mantener la rigidez necesaria para generar el suficiente agarre manteniendo el equilibrio durante el posado en diferentes lugares. También es objetivo de este manipulador incrementar la seguridad de interacción con humanos siendo capaz de realizar el posado en su brazo. Para alcanzar estos objetivos los manipuladores han utilizado dispositivos y materiales de robótica blanda tomando a las aves como inspiración y base del desarrollo. Para ello se ha realizado un profundo estudio de los materiales utilizados y métodos de actuación, teniendo en cuenta el peso que añaden a la plataforma, utilizando desarrollos novedosos para respetar las limitaciones de peso. El vuelo de las plataformas de alas batientes está muy limitado por la carga que pueden transportar y su maniobrabilidad. Esta tesis propone replicar los sistemas de vuelo de las aves para superar las limitaciones. Los desarrollos se verán reflejados en la cola y alas del ornitóptero. Para alcanzar estos objetivos, el desarrollo de los sistemas ha hecho necesario un profundo estudio de los materiales utilizados con el fin de no solo replicar su geometría, sino también el movimiento durante la actuación. En el caso de la cola el desarrollo de esta implica la utilización de actuadores muy novedosos empleados anteriormente con otros propósitos. Sin embargo, estos son capaces de replicar perfectamente el movimiento de las colas de los pájaros reduciendo el peso y los riesgos durante la operación. Al final de esta tesis doctoral se presenta un ornitóptero robótico plenamente bioinspirado con capacidad de manipular y posarse consiguiendo reducir al mínimo los riesgos en la interacción con humanos.
Desarrollo de herramientas software y hardware para aplicaciones de inspección industrial con UAVs
(2023-09-15) Pérez Jiménez, Manuel; Arrue Ullés, Begoña C.; Ramón Soria, Pablo; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
Los avances tecnológicos producidos en ordenadores, baterías y nuevas formas de fabricación han desencadenado que se pueda usar hoy en día vehículos aéreos no tripulados para el desarrollo de aplicaciones industriales. Tareas que antiguamente eran realizadas por operadores, pueden ser sustituidas por drones y otros vehículos que faciliten la recopilación de datos o ejecución de acciones concretas. Por lo tanto, se podrían evitar accidentes y poner en riesgo a la persona. El objetivo de esta Tesis es dotar de herramientas y soluciones específicas a distintos casos de uso de aplicaciones de inspección industrial. Por ello, se han desarrollado varias librerías de código libre que facilitan la integración de brazos robóticos en vehículos aéreos no tripulados y permiten controlar la aeronave para realizar vuelos autónomos. Además, las librerías integran diferentes interfaces gráficas para realizar tareas de configuración y simplificar su uso. Como resultado del desarrollo de la Tesis, se han creado distintas aplicaciones industriales que solucionan algunos problemas actuales. Para validar los resultados, ha sido necesario realizar experimentos en el laboratorio y, posteriormente, en entornos reales. Confirmando así, el diseño de las herramientas y distintos algoritmos de control afrontando situaciones no controladas y variables. Las librerías resultantes, proponen un comienzo para que personas de todo el mundo puedan colaborar para desarrollar nuevas herramientas y seguir solucionando problemas que se encuentren para hacer más robusto y fiable el código escrito. A diferencia de una solución cerrada, este tipo de producto puede adaptarse para soluciones específicas.
Coalitional model predictive control: Optimization, heuristics, and robustness
(2023-06-05) Masero Rubio, Eva; Camacho, Eduardo F.; Maestre Torreblanca, José María; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
This doctoral thesis focuses on coalitional techniques for controllers based on model predictive control (MPC). These controllers are considered agents that form coalitions to collaborate in the control of the overall system, taking into account the interactions between subsystems and varying operating conditions while ensuring that constraints are satisfied, feasibility is maintained, and stability is preserved. First, we present the challenges of large-scale systems, review existing methods in the literature for control, introduce the main objectives of this research, and also list the articles that compose this thesis. Second, our contributions and results obtained in the articles are presented, which can be classified into three main topics: i) the optimization of cooperation topology in hierarchical coalitional MPC schemes, ii) the use of light and heuristic mechanisms for coalitional control to avoid the combinatorial explosion of control topologies when dealing with numerous agents, and iii) a robust strategy for ensuring recursive feasibility and stability despite variations in disturbances caused by changing control topologies and plug-and-play operations. We also show the manuscripts of the published and accepted articles that compose this dissertation. Finally, the main findings of this thesis and possible future research directions are provided.
Arquitectura de seguridad para la cooperación entre robots aéreos y redes de sensores
(2023-05-29) Fernández Jiménez, Francisco José; Martínez de Dios, José Ramiro; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
En esta Tesis Doctoral se ha diseñado, desarrollado, implementado, experimentado y validado SNSR (Sensor Network Security using Robots), una arquitectura novedosa, abierta y flexible que mejora la seguridad en las redes inalámbricas de sensores estáticas al beneficiarse de la cooperación de la red de sensores con los robots. En SNSR, los robots realizan la autenticación de nodos sensores y la localización basada en radio (lo que permite el cálculo de topología centralizado y el establecimiento de rutas) e interactúan directamente con los nodos para enviarles configuraciones o recibir informes de estado y anomalías sin intermediarios. El funcionamiento de SNSR se divide en etapas configuradas en una estructura iterativa de retroalimentación, que permite repetir la ejecución de etapas para adaptarse a cambios, responder a ataques o detectar y corregir errores. El uso de robots brinda a SNSR capacidades mejoradas de detección y mitigación de ataques, y mejora la prevención al reemplazar tareas que en las arquitecturas tradicionales son propensas a ataques o requieren información preestablecida. Esto proporciona altos niveles de seguridad y adaptabilidad sin requerir mecanismos complejos. Para implementar SNSR se ha creado un nuevo sistema operativo de red simple e independiente de la red de sensores que proporciona flexibilidad para probar diferentes configuraciones, algoritmos y protocolos, pero sin llegar a los niveles físico y de enlace. Se ha desarrollado e implementado una nueva pila de protocolos, ubicada sobre una capa de enlace existente. Esta pila de protocolos se compone de un nivel de aplicación, un nivel de transporte, un nivel de red y un nivel de adaptación al nivel de enlace. El nivel de adaptación hace que los niveles superiores sean independientes del nivel de enlace real. El nivel de aplicación permite ejecutar las aplicaciones de gestión de cada entidad siguiendo las especificaciones de SNSR. Se ha realizado un análisis cualitativo de seguridad frente a 33 ataques de seguridad diferentes. Además, se ha creado una plataforma de pruebas que permita la experimentación repetible y rigorosa de nuevas tecnologías, protocolos y métodos de seguridad basados en SNSR tanto en escenarios reales como en virtualizados. Con ella se han realizado miles de experimentos con distintos escenarios virtuales y reales con robots terrestres y aéreos. Los resultados han demostrado la seguridad, eficiencia y escalabilidad de SNSR.
Event-based Perception for Aerial Robots: From Multirotors to Ornithopters
(2023-05-12) Rodríguez Gómez, Juan Pablo; Martínez de Dios, José Ramiro; Ollero Baturone, Aníbal; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
This Ph.D. Thesis aims at contributing to the robot perception community by exploring the advantages of event cameras for aerial robotics, in particular on flapping-wing robots in which event-based vision is almost unexplored. It proposes a set of tools and perception algorithms to leverage the advantages of event-based vision in aerial robot applications. The proposed methods are experimentally validated in two types of aerial robots: multirotors and ornithopters. These platforms describe several challenges for vision-based perception. For instance, the agile motion of multirotors and the flapping strokes caused by ornithopters generate blurred images which may hinder the performance of frame-based approaches. Further, ornithopters and multirotors performing fast maneuvers require quick perception algorithms to update as soon as possible the perception information for robot navigation. Besides, both types of robots have limited payload and power capacity to mount and feed perception hardware. In particular, equipping ornithopter robots with additional sensors is a complex task as they have very constrained payload and strict weight distribution. Event cameras offer relevant advantages for robot perception such as microsecond pixel resolution, robustness to motion blur, high dynamic range, and low power consumption. This Ph.D. Thesis focuses on leveraging these advantages for aerial robot perception and validating the use of event-based vision on board these platforms. First, this Ph.D. Thesis presents a set of event-based low-level processing algorithms. These methods intend to contribute to the event-based vision community by providing a set of low-level algorithms that directly process the event stream instead of using frame-based representations. The proposed methods are integrated into the different high-level perception algorithms described in this Ph.D. Thesis. Second, this Ph.D. Thesis proposes an event-vision guidance method for aerial robots. It includes a set of event-based algorithms to detect and track a reference pattern that defines the goal configuration. An Event-Based Visual Servoing (EBVS) method computes the velocity commands to guide the robot toward the goal. The guidance scheme is initially validated in a multirotor and later in an ornithopter. Third, a dynamic sense-and-avoid method for large-scale flapping-wing robots is described in this Ph.D. Thesis. It exploits the event cameras’ property of triggering pixel information from moving objects to detect dynamic obstacles. The reactive avoidance policy evaluates possible collision risk situations and activates evasive maneuvers if necessary. The system is extensively evaluated in a large-scale ornithopter. Fourth, this Ph.D. Thesis proposes an event-based intrusion monitoring system for multirotors. It includes a specific method to detect moving intrudes by analyzing the spatial-temporal information of events, and an automatic tuning method to adjust the parameters of the detection algorithm. The system is validated in a multirotor platform that performs surveillance missions in scenarios with different background configurations and illumination conditions. Finally, this Ph.D. Thesis presents two perception tools for the development of event-based algorithms for aerial robots, especially ornithopters. The first tool is a simulation architecture that emulates the sensor measurements generated during the execution of bioinspired landing trajectories. The second tool describes a dataset collected on board a large-scale flapping-wing robot. It includes measurements from different perception sensors and ground truth robot position data.
Contributions to deconfliction advanced U-space services for multiple unmanned aerial systems including field tests validation
(2023-01-13) Pérez León, Héctor; Maza Alcañiz, Iván; Ollero Baturone, Aníbal; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
Unmanned Aerial Systems (UAS) will become commonplace, the number of UAS flying in European airspace is expected to increase from a few thousand to hundreds of thousands by 2050. To prepare for this approaching, national and international organizations involved in aerial traffic management are now developing new laws and restructuring the airspace to incorporate UAS into civil airspace. The Single European Sky ATM Research considers the development of the U-space, a crucial step to enable the safe, secure, and efficient access of a large set of UAS into airspace. The design, integration, and validation of a set of modules that contribute to our UTM architecture for advanced U-space services are described in this Thesis. With an emphasis on conflict detection and resolution features, the architecture is flexible, modular, and scalable. The UTM is designed to work without the need for human involvement, to achieve U-space required scalability due to the large number of expected operations. However, it recommends actions to the UAS operator since, under current regulations, the operator is accountable for carrying out the recommendations of the UTM. Moreover, our development is based on the Robot Operating System (ROS) and is open source. The main developments of the proposed Thesis are monitoring and tactical deconfliction services, which are in charge of identifying and resolving possible conflicts that arise in the shared airspace of several UAS. By limiting the conflict search to a local search surrounding each waypoint, the proposed conflict detection method aims to improve conflict detection. By splitting the issue down into smaller subproblems with only two waypoints, the conflict resolution method tries to decrease the deviation distance from the initial flight plan. The proposed method for resolving potential threats is based on the premise that UAS can follow trajectories in time and space properly. Therefore, another contribution of the presented Thesis is an UAS 4D trajectory follower that can correct space and temporal deviations while following a given trajectory. Currently, commercial autopilots do not offer this functionality that allows to improve the airspace occupancy using time as an additional dimension. Moreover, the integration of onboard detect and avoid capabilities, as well as the consequences for U-space services are examined in this Thesis. A module capable of detecting large static unexpected obstacles and generating an alternative route to avoid the obstacle online is presented. Finally, the presented UTM architecture has been tested in both software-in-theloop and hardware-in-the-loop development enviroments, but also in real scenarios using unmanned aircraft. These scenarios were designed by selecting the most relevant UAS operation applications, such as the inspection of wind turbines, power lines and precision agriculture, as well as event and forest monitoring. ATLAS and El Arenosillo were the locations of the tests carried out thanks to the European projects SAFEDRONE and GAUSS.
Threat Management for Missions with Multiple Unmanned Aerial Systems operating in the U-space
(2023-01-20) Capitán Fernández, Carlos; Capitán Fernández, Jesús; Rodríguez Castaño, Ángel; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
The number of Unmanned Aircraft Systems (UAS) operating in civil airspace is growing quite fast, mainly due to their recent technological advances and the wide spectrum of current applications for this type of vehicles. However, this increasing number of UAS ying together in a common urban airspace is also a challenge, as they need to be integrated with manned aircraft in a safe and automated manner. There exist initiatives for UAS Trafic Management (UTM) in the Very Low Level (VLL) airspace, i.e., below 150 meter of altitude. In particular, this thesis focuses on the U-space, which is a European ecosystem consisting of a set of new services relying on a high level of digitalisation and automation of functions and specific procedures designed to support safe, eficient and secure access to airspace for large numbers of UAS. This thesis addresses the problem of threat management in missions with multiple UAS operating in the U-space. This means the development of procedures to react to dangerous situations caused by unexpected events or con icts during operation. We analyze the most common types of threats in the U-space and how to select mitigation actions to minimize risks and resolve con icting ight plans. For that, we take three steps. First, we analyze the European regulatory framework and the U-space de nitions, in order to understand better the requirements of methodologies for operation risk assessment and threat management in multi-UAS scenarios. Second, we present a UTM system architecture for U-space services, focusing on the implementation of those related with real-time threat management during operation. Nonetheless, the architecture is modular and exible enough to be extended with more U-space services and functionalities in future implementations. Third, built upon this software architecture, we develop a methodology for autonomous decision-making to handle unexpected events in U-space operations with multiple UAS. The method is capable of handling a list of usual threats in UTM systems, and provide optimal mitigation actions in terms of cost and risk level. Finally, it is important to remark that all the results in the thesis have been validated through a realistic Hardware-In-The-Loop simulation environment and by means of field experiments with actual UAS. Moreover, all the software produced has been published as open source for the UAS community.
System Architectures for Cooperative Teams of Unmanned Aerial Vehicles Interacting Physically with the Environment
(2022-12-16) Real Pérez, Francisco Javier; Capitán Fernández, Jesús; Rodríguez Castaño, Ángel; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have become quite a useful tool for a wide range of applications, from inspection & maintenance to search & rescue, among others. The capabilities of a single UAV can be extended or complemented by the deployment of more UAVs, so multi-UAV cooperative teams are becoming a trend. In that case, as di erent autopilots, heterogeneous platforms, and application-dependent software components have to be integrated, multi-UAV system architectures that are fexible and can adapt to the team's needs are required. In this thesis, we develop system architectures for cooperative teams of UAVs, paying special attention to applications that require physical interaction with the environment, which is typically unstructured. First, we implement some layers to abstract the high-level components from the hardware speci cs. Then we propose increasingly advanced architectures, from a single-UAV hierarchical navigation architecture to an architecture for a cooperative team of heterogeneous UAVs. All this work has been thoroughly tested in both simulation and eld experiments in di erent challenging scenarios through research projects and robotics competitions. Most of the applications required physical interaction with the environment, mainly in unstructured outdoors scenarios. All the know-how and lessons learned throughout the process are shared in this thesis, and all relevant code is publicly available.
Contributions to Exergy-Based Model Predictive Control of Renewable Energy Systems
(2022-12-01) Ortiz Machado, Diogo; Bordons Alba, Carlos; Andrade, Gustavo A. de; Normey Rico, Julio Elías; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
The thematic unit of this thesis is the control of solar thermal concentrating plants. The work is divided into three parts. Part I develops neuro-fuzzy models to integrate the digital twins of the solar absorption plant built at the University of Seville intending further applications to optimization and control. The models dynamically describe the Fresnel solar absorption machine and the Fresnel concentrating collector. Both processes are complex and present challenges for phenomenological modeling. In addition, the measured and available plant data are incomplete and noisy. This study employs Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems (ANFIS) because they can describe complex dynamic systems even with incomplete and noisy training data. The data for training and validation was massive, generating generalized models with relative errors lower than 3\% with continuous operation between day and night. In addition, Fresnel collector models are the first to dynamically describe the effect of the defocus of the collector mirrors on their output temperature. Part II presents the design of controllers in the regulatory layer considering both the proportional defocus of the mirrors and the flow as actuators for normal regulation of the output temperature. In the literature, the defocus is seen as the last control effort for the safety of the solar collector because it means a waste of solar energy. However, the author noticed that the defocus is necessary for the regular operation of solar concentration plants with solar multiple greater than one. In addition, controls that consider defocusing use computationally costly hybrid MPC controls or state machines. This dissertation proposes using the solar collector's solar tracking system not only to aim the sunbeam to match the position of the absorber tube but also to vary the focal point of solar irradiation proportionally. The basic idea is to manipulate the set of mirrors of the fresnel collector as if they were a parabolic mirror with variable focus and directrix, thus creating a new proportional actuator. Two control techniques test the concept: split-range and PNMPC with actuators target tracking. The controllers are simple, minimize energy waste with overheating prevention and reduce safety events. Part III develops an exergy-based model predictive control, considered the main scientific contribution of this thesis due to the novelty and scarce publications on the subject. Exergy-based control aims to gain advantages in both solar thermal systems' dynamic and energetic performances. Hierarchical control runs a Practical Non-linear Model Predictive Control (PNMPC) technique in the regulatory layer and incorporates the maximization of net exergy production in the optimization layer. The exergy-based hierarchical control is compared with approaches used in the literature, such as maximizing the net energy produced and maximizing the outlet temperature. The energy balances consider the pumping energy cost, the head loss on the pipes, and the intermittent operation between day and night. According to the second law of thermodynamics, the exergy-based control performs best in terms of useful energy production and can run in any renewable energy system.
Motion planning with dynamics and environment awareness for aerial robotic manipulation in inspection and maintenance
(2022-11-11) Caballero Gómez, Álvaro; Ollero Baturone, Aníbal; Béjar Domínguez, Manuel; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) endowed with robotic manipulation capabilities, also known as Aerial Robotic Manipulators (ARMs), have demonstrated a promising future in their application for Inspection and Maintenance (I&M) activities. However, their associated capabilities still need to be extended to reach higher levels of autonomy, reliability, accuracy, safety and e ciency, among others. In addition to important improvements in human safety, this will lead to signi cant cost savings, making ARMs an e ective solution to be exploited in real conditions. Motivated by the previous statement, this thesis has found in motion planning a means to endow ARMs with enhanced functionalities. Thus, the presented research has been focused on the design, development and validation of motion planning methods for aerial robotic manipulation in I&M. More in detail, the need of planning has been identi ed for three main topics, which are manipulation using ARMs endowed with robotic arms, manipulation with hybrid-locomotion robots and multiARM manipulation. For each of them, a motion planning method has been formulated and then, several extensions have been introduced to increase its capabilities. Concerning manipulation using ARMs endowed with robotic arms, a motion planner specially oriented to this kind of ARMs has been formulated for both navigation and manipulation phases in cluttered environments. This planner considers the joint operation of the aerial platform and the manipulation system within the planning process. Over the fundamentals of the previous method, three extensions have been proposed. Due to the complex dynamics existing in ARMs, the rst extension introduces Dynamics Awareness (DA) in the planner operation for robust obstacle avoidance. Complementing this DA extension, a new Velocity Adaptation (VA) mechanism allows a better optimisation of the execution time of the planned trajectories but without increasing the computational burden considerably. Alternatively, accounting for the ARM aerodynamics, the DA approach has also been extended with Aerodynamics Awareness (ADA) to face aerodynamic phenomena that may address robots to collisions. Switching to manipulation with hybrid-locomotion robots, the motion planner is devoted to the generation of e cient plans along sequences of manipulation points, involving this kind of ARMs in cluttered environments. For that, the method takes advantage of the ying and rolling capabilities o ered by these robots. Finally, with the focus on multiARM manipulation, a motion planner for multiARM systems subject to limited payload capacities and dynamic constraints has been presented. This method gives response to missions that require visiting e ciently a set of target regions where loads on board the robots are deployed. Numerical results, realistic simulations and real-world indoor and outdoor ight experiments have demonstrated the bene ts of the planning methods to compute trajectories that lead a wide variety of ARMs to ful l real I&M operations in di erent scenarios. These application scenarios range from the installation of sensors in industrial environments to the inspection of pipe arrays in oil and gas re neries or chemical plants and even the installation of bird ight diverters on electric power lines.
Probabilistic data-driven methods for forecasting, identification and control
(2022-11-18) Carnerero Panduro, Alfonso Daniel; Rodríguez Ramírez, Daniel; Alamo, Teodoro; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
This dissertation presents contributions mainly in three different fields: system identification, probabilistic forecasting and stochastic control. Thanks to the concept of dissimilarity and by defining an appropriate dissimilarity function, it is shown that a family of predictors can be obtained. First, a predictor to compute nominal forecastings of a time-series or a dynamical system is presented. The effectiveness of the predictor is shown by means of a numerical example, where daily predictions of a stock index are computed. The obtained results turn out to be better than those obtained with popular machine learning techniques like Neural Networks. Similarly, the aforementioned dissimilarity function can be used to compute conditioned probability distributions. By means of the obtained distributions, interval predictions can be made by using the concept of quantiles. However, in order to do that, it is necessary to integrate the distribution for all the possible values of the output. As this numerical integration process is computationally expensive, an alternate method bypassing the computation of the probability distribution is also proposed. Not only is computationally cheaper but it also allows to compute prediction regions, which are the multivariate version of the interval predictions. Both methods present better results than other baseline approaches in a set of examples, including a stock forecasting example and the prediction of the Lorenz attractor. Furthermore, new methods to obtain models of nonlinear systems by means of input-output data are proposed. Two different model approaches are presented: a local data approach and a kernel-based approach. A kalman filter can be added to improve the quality of the predictions. It is shown that the forecasting performance of the proposed models is better than other machine learning methods in several examples, such as the forecasting of the sunspot number and the R¨ossler attractor. Also, as these models are suitable for Model Predictive Control (MPC), new MPC formulations are proposed. Thanks to the distinctive features of the proposed models, the nonlinear MPC problem can be posed as a simple quadratic programming problem. Finally, by means of a simulation example and a real experiment, it is shown that the controller performs adequately. On the other hand, in the field of stochastic control, several methods to bound the constraint violation rate of any controller under the presence of bounded or unbounded disturbances are presented. These can be used, for example, to tune some hyperparameters of the controller. Some simulation examples are proposed in order to show the functioning of the algorithms. One of these examples considers the management of a data center. Here, an energy-efficient MPC-inspired policy is developed in order to reduce the electricity consumption while keeping the quality of service at acceptable levels.
Optimal Multi-UAV Trajectory Planning for Filming Applications
(2022-10-18) Alcántara Marín, Alfonso; Capitán Fernández, Jesús; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
Teams of multiple Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) can be used to record large-scale outdoor scenarios and complementary views of several action points as a promising system for cinematic video recording. Generating the trajectories of the UAVs plays a key role, as it should be ensured that they comply with requirements for system dynamics, smoothness, and safety. The rise of numerical methods for nonlinear optimization is finding a ourishing field in optimization-based approaches to multi- UAV trajectory planning. In particular, these methods are rather promising for video recording applications, as they enable multiple constraints and objectives to be formulated, such as trajectory smoothness, compliance with UAV and camera dynamics, avoidance of obstacles and inter-UAV con icts, and mutual UAV visibility. The main objective of this thesis is to plan online trajectories for multi-UAV teams in video applications, formulating novel optimization problems and solving them in real time. The thesis begins by presenting a framework for carrying out autonomous cinematography missions with a team of UAVs. This framework enables media directors to design missions involving different types of shots with one or multiple cameras, running sequentially or concurrently. Second, the thesis proposes a novel non-linear formulation for the challenging problem of computing optimal multi-UAV trajectories for cinematography, integrating UAV dynamics and collision avoidance constraints, together with cinematographic aspects such as smoothness, gimbal mechanical limits, and mutual camera visibility. Lastly, the thesis describes a method for autonomous aerial recording with distributed lighting by a team of UAVs. The multi-UAV trajectory optimization problem is decoupled into two steps in order to tackle non-linear cinematographic aspects and obstacle avoidance at separate stages. This allows the trajectory planner to perform in real time and to react online to changes in dynamic environments. It is important to note that all the methods in the thesis have been validated by means of extensive simulations and field experiments. Moreover, all the software components have been developed as open source.
Contribuciones a la robótica como herramienta para la enseñanza técnica superior en informática electrónica y automática
(2022-09-06) López Rodríguez, Francisco Manuel; Cuesta Rojo, Federico; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
Esta tesis tiene por objeto el desarrollo de métodos, aplicaciones, demostraciones y técnicas relacionadas con la creación y el uso de sistemas robóticos integrados que permitan su aplicación en la enseñanza y en la investigación aplicada, especialmente en el ámbito de la formación profesional superior de las familias profesionales de informática y comunicaciones y de electricidad y electrónica. Además, dichos métodos, aplicaciones, demostraciones y técnicas se han desarrollado implicando el menor número de limitaciones posibles para el alumno, tanto desde el punto de vista de los recursos (bajo precio de los componentes necesarios, reutilización de la tecnología de uso diario como el teléfono móvil, uso preferente de hardware/software libre, uso de herramientas de libre acceso para estudiantes, etc) como desde el punto de vista didáctico, al ubicar al alumno como constructor del sistema y no como mero usuario o administrador de un sistema desarrollado por terceros. Entre las contribuciones, novedosas tanto por la tecnología como por la implementación de las mismas, se puede citar la creación de un robot basado en Android y Arduino casi desde cero y su integración en el Sistema Operativo Robótico (ROS) y en el Internet de las Cosas (IoT), un método de localización basado en WiFi empleando aprendizaje de máquina o un método para la clasificación de imágenes basado en computación hiperdimensional.

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