Estimativa do estado de carga de baterias em robôs móveis autônomos

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dc.contributorMagalhães, Daniel Varela
dc.creatorOliveira, Marcelo Manoel de
dc.date2013-04-19
dc.date2016-08-01
dc.date.accessioned2017-11-15T11:25:09Z
dc.date.available2017-11-15T11:25:09Z
dc.date.issued2017-11-15
dc.descriptionCada vez mais robôs móveis autônomos estão sendo utilizados em diversas tarefas e em ambientes com elevado risco para atividades humanas que a paralisação de suas atividades podem gerar outros riscos, perdas e elevados custos. Assim, o estado de carga (SOC) de sistemas de baterias em robôs móveis autônomos é um parâmetro importante na prevenção de uma falha primária nessa aplicação, a ausência de energia. Este trabalho apresenta os métodos existentes na literatura para a determinação do estado de carga de baterias e as tecnologias de baterias disponíveis utilizadas em robôs móveis autônomos ou veículos autônomos guiados. A partir desses estudos foi desenvolvido um modelo de medida, baseado no modelo combinado e foram realizados testes de bancadas para levantamento dos parâmetros e características de três modelos de células de baterias: Lítio Polímero (Li-PO), Níquel-Cádmio (NiCd) e Lítio-Ferro-Polímero (LiFePO4). Com esses parâmetros, aplicou-se o método de estimativa de carga baseado na técnica do Filtro de Kalman Estendido (EKF). Através dos testes, analisou-se comparativamente a resposta do método proposto e a resposta do método OCV e a capacidade de carga real.
dc.descriptionAutonomous mobile robots have being increasingly used in various tasks, environments and activities of high risk to human that the stoppage of its activities may generate other risks, losses and high costs. Thus the state of charge (SOC) of battery systems in autonomous mobile robots, is an important parameter to prevent a primary failure in this application, the lack of energy. The paper presents the existing methods in the literature to determine the battery state of charge and battery commercial technologies available used in an autonomous mobile robot or autonomous guided vehicle, from these studies a measurement model based on combined model was developed and testing benches for three cells models on Lithium Polymer Battery (Li-PO), Nickel Cadmium (NiCd) and lithium-iron-Polymer (LiFePO4) batteries were performed for lifting the parameters and apply the battery state of charge method based on the Extended Kalman Filter (EKF) technique. The tests were analyzed in order to observe the comparatively response of the proposed method, the OCV method and Real charge capacity.
dc.formatapplication/pdf
dc.identifierhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18149/tde-27072016-133537/
dc.identifierdoi:10.11606/D.18.2016.tde-27072016-133537
dc.identifier.urihttp://repositorio.eesc.usp.br/handle/RIEESC/5185
dc.languagept
dc.publisherBiblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
dc.publisherUniversidade de São Paulo
dc.publisherEscola de Engenharia de São Carlos
dc.rightsLiberar o conteúdo para acesso público.
dc.subjectSOC
dc.subjectFiltro de Kalman estendido
dc.subjectEstado de carga de bateria
dc.subjectEmpilhadeira robótica
dc.subjectEKF
dc.subjectArmazém inteligente
dc.subjectAGV
dc.subjectRobotic Forklift
dc.subjectSOC
dc.subjectMobile robotic
dc.subjectKalman filter
dc.subjectIntelligent warehouse
dc.subjectExtended Kalman filter
dc.subjectEKF
dc.subjectBattery state of charge
dc.subjectAGV
dc.titleEstimativa do estado de carga de baterias em robôs móveis autônomos
dc.titleBattery state of charge estimation in autonomous mobile robots
dc.typeDissertação de Mestrado
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Teses e Dissertações (BDTD USP)