Diseño de controladores híbridos para sistemas ciber-físicos basado en técnicas de modelado y simulación

Título

Diseño de controladores híbridos para sistemas ciber-físicos basado en técnicas de modelado y simulación

Colaborador

Castro, Rodrigo Daniel
Zanini, Anibal

Editor

Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería

Fecha

2021-03-30

Extensión

xxiv, 263 p.

Resumen

Los Sistemas Ciber-Físicos (SCF) integran los dominios físico y algorítmico para los que se debe controlar el cumplimiento de la calidad de operación tanto sobre procesos físicos como cibernéticos (computacionales) que se afectan mutuamente. Se trata de sistemas híbridos, cuyas dinámicas principales requieren representaciones formales como sistemas continuos, de tiempo discreto y/o de eventos discretos.
En los SCFs debe garantizarse una calidad de operación integral aun en ambientes de operación impredecibles. Aplicaciones como los vehículos aéreos no tripulados (VANT) pueden sufrir consecuencias catastróficas si la calidad del control de la dinámica física es ineficiente. Si además consideramos que la misión de un VANT es realizar procesamiento de datos durante un vuelo, un control ineficiente de la calidad de servicio del software abordo puede conllevar el fracaso de una misión completa. En contextos de recursos computacionales escasos, siendo las plataformas robóticas un ejemplo paradigmático, la adjudicación dinámica y eficiente de recursos a distintos controladores se torna un aspecto central. Es deseable, entonces, dotar al SCF de capacidades auto adaptivas mediante controladores cooperativos. Por ejemplo, la estabilidad de vuelo puede verse temporalmente relajada en pos de la eficiencia de un protocolo de comunicación, y viceversa. Este es el campo de acción de los controladores híbridos, que buscan satisfacer objetivos de control múltiples en sistemas modelados mediante dinámicas continuas (e.g. ecuaciones diferenciales) y dinámicas discretas (e.g. máquinas de estados). Actualmente no existe una teoría clara y unificada que permita diseñar controladores híbridos bajo un mismo marco de análisis, permitiendo capturar la interacción entre requerimientos físicos y computacionales. Esto exige procesos de diseño de controladores heterogéneos bajo una plataforma unificada. La ingeniería de modelado y simulación puede ofrecer el marco necesario para facilitar la interconexión robusta de componentes híbridos.
En esta Tesis desarrollamos nuevas herramientas para modelado, simulación y validación de controladores híbridos para SCFs con capacidad de satisfacerrequisitos de asignación dinámica de recursos. Adoptamos el formalismo DEVS (por Especificación de Sistemas de Eventos Discretos) de modelado y simulación que permite expresar de manera exacta cualquier sistema discreto y aproximar sistemas continuos con cualquier grado de precisión deseado, obteniendo modelos híbridos con garantías de correctitud de simulación. Luego proponemos una metodología de diseño basada en continuidad de modelos. Esto permite desarrollar algoritmos de control en forma de modelos de simulación DEVS que se preservan y refinan durante el ciclo de desarrollo incluyendo su despliegue final en robots, donde operan en modalidad hardwarein- the-loop. Asimismo, proponemos nuevos controladores supervisorios, híbridos y jerárquicos, que ofrecen garantías de calidad de servicio integral en robots tipo VANT donde controladores de vuelo y de sistemas de software compiten por recursos escasos. Los casos de estudio incluyen experimentación de campo con vehículos tipo multirotor, avión de ala fija y plataforma deslizante.
Cyber-Physical Systems (CPS) integrate the physical and algorithmic domains for which compliance of the quality of operation must be controlled both on physical and cybernetic processes that influence each other. They are hybrid systems, whose main dynamics require formal representations as continuous, discrete time and/or discrete event systems. For CPSs, a comprehensive quality of operation must be guaranteed even in unpredictable operating environments. For instance, applications such as Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) can suffer catastrophic consequences if the quality of control of the physical dynamics is inefficient. If we also consider that the mission of a UAV involves data processing during the flight, a poor control of the quality of service of the software on-board can lead to the failure of a whole mission. The context tends to be one of scarce computational resources, with robotic platforms being a paradigmatic example, where the dynamic and efficient allocation of resources to different controllers becomes a central aspect. Therefore, it becomes desirable to provide the CPS with self-adaptive capabilities through cooperative controllers. For example, flight stability can be temporarily relaxed in favor of the efficiency of a communication protocol, and vice versa. This is the field of action of hybrid controllers, which seek to satisfy multiple control objectives in systems modeled by continuous dynamics (e.g. differential equations) and discrete dynamics (e.g. state machines). Currently there is no clear and unified theory that allows the design of hybrid controllers under the same analysis framework, allowing to capture the interaction between physical and computational requirements. This calls for heterogeneous controller design processes under a unified platform. Modeling and simulation engineering can provide the necessary framework to facilitate the robust interconnection of hybrid components. In this Thesis we develop new tools for modeling, simulation and validation of hybrid controllers for CPS with the ability to satisfy dynamic resource allocation requirements. We adopt the DEVS (Discrete Event System Specification) modeling and simulation formalism that allows us to represent exactly any discrete system and to approximate continuous systems with any desired accuracy level, thus obtaining hybrid models with guarantees of simulation correctness. Then we propose a design methodology based on model continuity. This allows to develop control algorithms in the form of DEVS simulation models that are preserved and refined during the development cycle including their final deployment in robots, where they operate in hardware-in-the-loop mode. We also introduce new supervisory, hybrid and hierarchical controllers, which offer comprehensive service quality guarantees in UAV-type robots where flight controllers and software systems compete for scarce resources. The case studies include field experimentation with multirotor vehicles, fixed-wing aircraft, and an hovercraft robot.