Platooning-based control techniques in transportation and logistic
Techniques de contrôle basées sur le pelotonnage dans les transports et la logistique
Résumé
This thesis explores the integration of autonomous vehicle technology with smart manufacturing systems. In the first part of the work, essential control methods for autonomous vehicles, including Linear Matrix Inequalities (LMIs), Linear Quadratic Regulation (LQR)/Linear Quadratic Tracking (LQT), PID controllers, and dynamic control logic via flowcharts, are examined. These techniques are adapted for platooning to enhance coordination, safety, and efficiency within vehicle fleets, and various scenarios are analyzed to confirm their effectiveness in achieving predetermined performance goals. A first approach on physical hardware, simplified yet realistic to model vehicle's behaviour, is implemented to further prove the theoretical results.As the exploration continues, attention shifts to the dynamic world of manufacturing systems. Focus is placed on offline and online scheduling techniques in smart manufacturing systems, exploiting Mixed Integer Linear Programming (MILP) to mathematically model the shop floor and Model Predictive Control (MPC) to adapt scheduling to unforeseen events. The objective is to understand how optimization algorithms and decision-making frameworks can transform resource allocation and production processes, ultimately improving manufacturing efficiency.In the culmination of this research, manufacturing systems and platooning converge. Autonomous Guided Vehicles (AGVs) are reimagined as autonomous vehicles, grouping them within platoon formations according to different criteria. This strategic integration goes beyond traditional manufacturing, leveraging platooning principles to transform AGV logistics within the smart manufacturing system. The impact of AGV platooning on key performance metrics, such as makespan, is devised, providing insights into optimizing manufacturing processes.Throughout this exploration, a dynamic landscape is navigated where future technologies intersect. From precise control algorithms in autonomous vehicles to the coordination of manufacturing resources, this thesis provides a comprehensive view of how synchronization, optimization, and automation can reshape efficiency and productivity not only in the domain of the autonomous vehicle but also in manufacturing.
Cette thèse explore l'intégration de la technologie des véhicules autonomes avec les systèmes de fabrication intelligents. Dans la première partie du travail, des méthodes de contrôle essentielles pour les véhicules autonomes, notamment les Inégalités Matricielles Linéaires (LMI), la Régulation Linéaire Quadratique (LQR) / le Suivi Linéaire Quadratique (LQT), les régulateurs PID et la logique de contrôle dynamique via des organigrammes, sont examinées. Ces techniques sont adaptées au pelotonnage pour améliorer la coordination, la sécurité et l'efficacité au sein des flottes de véhicules, et divers scénarios sont analysés pour confirmer leur efficacité dans l'atteinte des objectifs de performance prédéterminés. Une première approche sur le matériel physique, simplifiée mais réaliste pour modéliser le comportement des véhicules, est mise en œuvre pour confirmer davantage les résultats théoriques.Alors que l'exploration se poursuit, l'attention se tourne vers le monde dynamique des systèmes de fabrication. L'accent est mis sur les techniques de planification hors ligne et en ligne dans les systèmes de fabrication intelligents, en exploitant la Programmation Linéaire Mixte en Nombres Entiers (MILP) pour modéliser mathématiquement l'atelier et la Commande Prédictive de Modèle (MPC) pour adapter la planification aux événements imprévus. L'objectif est de comprendre comment les algorithmes d'optimisation et les cadres de prise de décision peuvent transformer l'allocation des ressources et les processus de production, améliorant ainsi l'efficacité de la fabrication.Dans la culmination de cette recherche, les systèmes de fabrication et le pelotonnage convergent. Les Véhicules Guidés Autonomes (AGV) sont réimaginés en tant que véhicules autonomes, les regroupant au sein de formations de peloton en fonction de différents critères. Cette intégration stratégique va au-delà de la fabrication traditionnelle, exploitant les principes de pelotonnage pour transformer la logistique des AGV au sein du système de fabrication intelligent. L'impact du pelotonnage des AGV sur les principales mesures de performance, telles que le makespan, est élaboré, fournissant des informations pour optimiser les processus de fabrication.Tout au long de cette exploration, un paysage dynamique est navigué où les technologies futures se croisent. Des algorithmes de contrôle précis dans les véhicules autonomes à la coordination des ressources de fabrication, cette thèse offre une vue complète de la manière dont la synchronisation, l'optimisation et l'automatisation peuvent remodeler l'efficacité et la productivité non seulement dans le domaine du véhicule autonome, mais aussi dans la fabrication.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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