Resumo: Veículos fora de estrada são veículos que operam em superfícies não pavimentadas. Entre as diversas aplicações desse tipo de veículo, a agricultura tem grande destaque, tendo em vista sua importância econômica e social para as nações. O desenvolvimento de tecnologias autônomas de produção agrícola pode auxiliar a humanidade a atender o aumento de demanda desse setor previsto para as próximas décadas, uma vez que a maior precisão das operações autônomas gera aumentos na produção. Nesse sentido, o presente trabalho tem como objetivo desenvolver a modelagem dinâmica, além dos controladores de velocidade e trajetória para veículos fora de estrada, com foco nos veículos agrícolas, de modo a viabilizar a sua operação autônoma. Para atingir o objetivo, primeiramente foi conduzida uma ampla revisão da literatura acerca dos modelos de contato de pneu para veículos fora de estrada. Foi definido o uso de um modelo baseado nos conceitos da Mecânica do Solo. Simulações computacionais em MatLab foram conduzidas emulando condições de testes experimentais disponíveis na literatura para validar o modelo de pneu escolhido. As comparações entre os resultados simulados e os dados experimentais mostraram que o modelo proposto é eficaz em estimar as forças de interação entre pneu e solo. A segunda etapa do trabalho consistiu na modelagem da dinâmica planar do veículo fora de estrada. O modelo dinâmico foi simulado no Simulink/MatLab emulando a operação de um trator agrícola realizando operação de campo. Foram propostos dois controladores baseados na lógica fuzzy: um para o controle da trajetória e outro para o controle de velocidade do trator. Os parâmetros dos controladores fuzzy foram otimizados por meio de processos de otimização baseados no método de algoritmo genético. As simulações realizadas aplicando os controladores fuzzy otimizados mostraram que o controle proposto foi capaz de corrigir de forma satisfatória a trajetória do veículo e manter sua velocidade no valor desejado. Os resultados também mostraram que a metodologia de controle desenvolvida é robusta para diferentes características do sistema, como condições de solo, dimensões do trator, distribuição de carga e tipo de tração do veículo Ver menos

Abstract: Off-road vehicles are vehicles that operate on unpaved surfaces. Among the various applications of these vehicles, agriculture plays a significant role due to its economic and social importance for nations. The development of autonomous agricultural production technologies can help humanity meet the increasing demand for this sector in the coming decades, as the higher precision of autonomous operations leads to increased production. In this context, the aim of this work is to develop dynamic modeling, as well as speed and trajectory controllers for off-road vehicles, focusing on agricultural vehicles, to enable their autonomous operation. To achieve this goal, a comprehensive literature review on tire contact models for off-road vehicles was first conducted. A model based on Terramechanics concepts was chosen. Computational simulations in MatLab were carried out, emulating experimental test conditions available in the literature, to validate the selected tire model. Comparisons between the simulated results and the experimental data showed that the proposed model is effective in estimating the interaction forces between the tire and the soil. The second stage of the work consisted of modeling the planar dynamics of the off-road vehicle. The dynamic model was simulated in Simulink/MatLab, emulating the operation of an agricultural tractor performing fieldwork. Two controllers based on fuzzy logic were proposed: one for trajectory control and the other for speed control of the tractor. The parameters of the fuzzy controllers were optimized through optimization processes based on the genetic algorithm method. Simulations using the optimized fuzzy controllers demonstrated that the proposed control was able to satisfactorily correct the vehicle's trajectory and maintain its speed at the desired value. The results also showed that the developed control methodology is robust for different system characteristics, such as soil conditions, tractor dimensions, load distribution, and vehicle traction type Ver menos