Seguimento de trajetória com desvio de obstáculos em robôs móveis: uma análise comparativa entre controladores

Abstract

RESUMO: A navegação autônoma de robôs móveis depende de estratégias de controle capazes de garantir precisão no seguimento de trajetórias e estabilidade durante manobras de desvio de obstáculos. Este trabalho tem como objetivo comparar o desempenho de um controlador PID e de um controlador baseado em Lógica Fuzzy aplicados ao seguimento de trajetória em um robô móvel terrestre, por meio de simulações desenvolvidas no ambiente MATLAB. Para isso, foi implementado um ambiente modular de simulação contendo o modelo cinemático do robô, sensores virtuais, máquina de estados para gerenciamento da navegação, planejamento de desvio de obstáculos e os controladores avaliados. Foram definidos três cenários de teste, compostos por trajetória retilínea, curva em S e curva de 90°, todos contendo obstáculos posicionados sobre a rota planejada. O desempenho dos controladores foi avaliado por meio de métricas como erro quadrático médio, erro médio absoluto, tempo de acomodação e esforço de controle. Os resultados demonstraram que o controlador baseado em Lógica Fuzzy apresentou melhor desempenho no seguimento da trajetória, obtendo maior precisão e estabilidade durante a navegação quando comparado ao controlador PID. Conclui-se que a utilização da Lógica Fuzzy proporcionou uma estratégia de controle mais eficiente para as condições avaliadas, evidenciando seu potencial para aplicações de navegação autônoma em robôs móveis.___ABSTRACT: Autonomous navigation of mobile robots depends on control strategies capable of ensuring accurate trajectory tracking and stable behavior during obstacle avoidance maneuvers. This work aims to compare the performance of a PID controller and a Fuzzy Logic controller applied to trajectory tracking in a ground mobile robot through simulations developed in the MATLAB environment. For this purpose, a modular simulation environment was implemented, including the robot kinematic model, virtual sensors, a state machine for navigation management, obstacle avoidance planning, and the evaluated controllers. Three test scenarios were defined, consisting of a straight path, an S-shaped curve, and a 90-degree turn, all containing obstacles positioned along the planned trajectory. Controller performance was evaluated using metrics such as Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), settling time, and control effort. The results showed that the Fuzzy Logic controller achieved superior trajectory tracking performance, providing greater accuracy and stability during navigation when compared with the PID controller. It is concluded that the Fuzzy Logic approach provided a more efficient control strategy under the evaluated conditions, demonstrating its potential for autonomous navigation applications in mobile robots.