ResumenEste trabajo propone una estrategia de Control por Rechazo Activo de Perturbaciones (ADRC), usando observadores extendidos de perturbación, para estabilizar una bicicleta en movimiento, sin conductor y con una velocidad de avance variable. Aunque la bicicleta tiene una dinámica inestable y no lineal alrededor de su posición vertical, que puede modelarse como un sistema Lineal de Parámetros Variantes (LPV) dependientes de la velocidad, el diseño del controlador usa un modelo simplificado de parámetros concentrados invariantes en el tiempo y una velocidad nominal constante. El esquema ADRC agrupa las discrepancias entre el modelo simplificado y la planta, junto con las perturbaciones externas en una señal aditiva unificada, que es estimada a través del observador y realimentada mediante una ley de control lineal para rechazarla. La efectividad de la estrategia es validada mediante una co-simulación entre ADAMS y MATLAB, la cual exhibe un alto desempeño y robustez sobre un modelo dinámico virtual de la bicicleta, sometida a perturbaciones externas severas y variaciones de parámetros.Palabras Clave: Bicicletas robóticas, Rechazo activo de perturbaciones, Control robusto, Observadores de perturbación, Sistemas dinámicos de multicuerpos, Sistemas no lineales, Vehículos autónomos.
Automatic Stabilization of a Riderless Bicycle using the Active Disturbance Rejection Control Approach AbstractThis work proposes an ADRC (Active Disturbance Rejection Control) strategy by disturbance extended observers to stabilize a moving riderless bicycle with a variant forward speed. Although the bicycle has an unstable and non-linear dynamics when in its upright position, which can be modeled as a LPV (Linear-Parameter-Varying) system that depends on the forward speed, a simplified time-invariant and lumped-parameter model, with an nominal constant forward speed is used in the controller design. ADRC scheme groups discrepancies between the simplified model and the plant, with external disturbances into an equivalent additive unified disturbance signal at input, which is estimated via the observer and rejected through a linear control law. The effectiveness of this strategy is validated by a co-simulation between ADAMS and MATLAB, which exhibits a high performance and robustness in a virtual dynamic model of the bicycle, submitted to severe external disturbances and parameter variations.