Overslaan en naar de inhoud gaan
Home > HIGH-PERFORMANCE AUTONOMOUS MECHATRONIC SYSTEMS

HIGH-PERFORMANCE AUTONOMOUS MECHATRONIC SYSTEMS

Dit onderzoek draagt bij aan de ontwikkeling van intelligente en zelflerende toezichtscontrollers die rekening houden met externe informatiebronnen om hun voertuig of machine te besturen zonder menselijke tussenkomst.

WAAROM DIT ONDERZOEK?

Productiecellen en machines moeten steeds meer autonoom kunnen werken. Dat laat immers toe om ze efficiënter in te zetten en processen meer robuust en kwaliteitsvoller te maken, met minimaal energieverbruik. Bovendien besparen autonome systemen tijd bij de opstart en bij het beheer van de operaties. En ook de veiligheid gaat omhoog omdat menselijke fouten uitgesloten zijn.

Ook het zelfrijdende voertuig is op komst. Dat is niet alleen in staat autonoom te rijden, het communiceert ook met de wereld via cloud-data over de weg, over andere voertuigen en over zijn eigen prestaties. Zo maken zelfrijdende voertuigen het verkeer straks veiliger en energiezuiniger.

Op weg naar volledige autonomie blijft maximale ondersteuning van de operator en de chauffeur uiteraard een belangrijke doelstelling. Alle autonome systemen zijn bovendien gebaat bij maximale toegang tot databanken en real-time informatie.

CONCRETE ONDERZOEKSDOELSTELLINGEN

Met het oog op autonome voertuigen, machines en productiecellen, mikken we op grote doorbraken in deze onderzoeksdomeinen:

  • Modelgebaseerde optimale controle – In een systeem dat over een fysiek model beschikt, is het perfect mogelijk om een toezichtscontroller te ontwerpen die het systeem altijd optimaal configureert, ongeacht de omgevingsomstandigheden. Maar die controller ontwerpen is niet eenvoudig. Dit vraagt complexe, gekoppelde mechatronica, stuit op de beperkingen van bestaande modellen en op de stochastische aard van veel processen. Bovendien werkt zo’n controller best op basis van efficiënte, niet-complexe algoritmes. Naar al die uitdagingen is verder onderzoek nodig.
  • Zelf bijleren – In complexe processen is realistisch modelleren onmogelijk. Dan is het beter om een zelflerende controller te gebruiken. De theorie voor die controllers is ver genoeg uitgewerkt. Maar de integratie ervan in voertuigen en productiesystemen staat nog in de kinderschoenen. Vooral naar gegarandeerde robuustheid en snelheid is nog onderzoek nodig.
  • Situatie-modellering – Een toezichtscontroller zal altijd verbonden zijn met externe informatiebronnen: andere voertuigen, smart grids, verkeerssystemen, etc. De informatie uit die externe bronnen is dermate gefragmenteerd en onzeker dat informatie-fusie in de controller cruciaal is om hem optimaal te doen werken. Tegelijk is onderzoek nodig naar de beveiliging van dergelijke communicatieverbindingen tegen cyberaanvallen.
  • Gedeelde mens/machine controle – Volledig autonome systemen zullen maar gradueel in onze wereld verschijnen. In de tussenperiode is optimale en veilige samenwerking met menselijke operatoren en chauffeurs een topprioriteit. Controllers moeten voorkeuren leren, omgaan met veranderend gedrag, etc. Tegelijk kunnen operatoren bijleren van de machine.

WIE HEEFT BAAT BIJ DIT ONDERZOEK?

Verschillende Vlaamse bedrijven hebben baat bij ontwikkelingen op vlak van autonome systemen:

  • Maakbedrijven die hun eigen productiecellen willen transformeren tot autonome omgevingen.
  • Machinebouwers die autonome machines willen afleveren.
  • Ontwikkelaars van voertuig- of machineonderdelen die hun producten willen integreren in autonome systemen.
  • Ontwikkelaars van toestellen die de interactie met gebruikers willen vergroten.
  • Informatie-providers die willen voortbouwen op de koppeling van hun systemen met voertuigen en industriële productiecellen.

BETROKKEN ONDERZOEKSDEPARTEMENTEN VAN DE VLAAMSE UNIVERSITEITEN

  • Modelgebaseerde controllers: KULeuven-PMA, UGent-SYSTeMS
  • Lerende machines: KULeuven-PMA, KUleuven-Mebios, KULeuven-CW, VUB-COMO
  • Optimalisatie: KULeuven-PMA, UGent energy efficiency lab
  • Informatiefusie: VUB-ETEC/MOBI, UA-CoSys-Lab
  • Interactie met gebruikers: KULeuven-PMA, KULeuven-CIB, VUB-R&MM)

PROJECTEN