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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.18.2016.tde-27072016-133537
Document
Auteur
Nom complet
Marcelo Manoel de Oliveira
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2013
Directeur
Jury
Magalhães, Daniel Varela (Président)
Becker, Marcelo
Romero, Roseli Aparecida Francelin
Titre en portugais
Estimativa do estado de carga de baterias em robôs móveis autônomos
Mots-clés en portugais
AGV
Armazém inteligente
EKF
Empilhadeira robótica
Estado de carga de bateria
Filtro de Kalman estendido
SOC
Resumé en portugais
Cada 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.
Titre en anglais
Battery state of charge estimation in autonomous mobile robots
Mots-clés en anglais
AGV
Battery state of charge
EKF
Extended Kalman filter
Intelligent warehouse
Kalman filter
Mobile robotic
Robotic Forklift
SOC
Resumé en anglais
Autonomous 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.
 
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Date de Publication
2016-08-01
 
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