Simulacion 2D: PID normal vs PID potenciado por IA

Modelo simplificado de robot auto-balanceado como pendulo invertido sobre ruedas. La perturbacion inicia en 7.0 deg y aplica un empuje de -2.5 m/s^2 durante 0.12 s en t=4.0 s. CSV: pid_vs_pid_ai_2d.csv.

PID normal

Estado
no cae
Max tilt
15.95 deg
Settling
no estabiliza < 1 deg
IAE
1.5025
Max x
0.166 m
Max RPM
100.9

PID IA

Estado
no cae
Max tilt
14.64 deg
Settling
no estabiliza < 1 deg
IAE
1.3484
Max x
0.225 m
Max RPM
133.3
PID normal PID IA

Inclinacion del robot

La linea vertical marca cuando entra la perturbacion externa.

perturbacion t=4.0s 0 s 12.0 s 18.48 deg -18.21 deg PID normal: -12.13 degPID IA: 9.68 deg

Comando de aceleracion de la base

La respuesta del PID IA puede pedir mas aceleracion para corregir el golpe.

perturbacion t=4.0s 0 s 12.0 s 5.41 m/s^2 -4.19 m/s^2 PID normal: -2.24 m/s^2PID IA: 2.05 m/s^2

Deriva de posicion

Muestra hacia donde se desplaza la base despues de la perturbacion.

perturbacion t=4.0s 0 s 12.0 s 0.32 m -0.27 m PID normal: 0.13 mPID IA: -0.09 m

Magnitud de deriva |x|

Muestra si la distancia al origen baja aunque la posicion cambie de signo.

perturbacion t=4.0s 0 s 12.0 s 0.32 m -0.10 m PID normal: 0.13 mPID IA: 0.09 m

RPM equivalente del motor

Permite ver el costo de la mejora en esfuerzo de motor.

perturbacion t=4.0s 0 s 12.0 s 151.89 rpm -117.73 rpm PID normal: -62.89 rpmPID IA: 57.67 rpm

Ganancia Kp adaptativa

En el PID IA la ganancia cambia segun la mezcla de expertos.

perturbacion t=4.0s 0 s 12.0 s 16.52 12.15 PID normal: 13.50PID IA: 13.91

Peso del experto de recuperacion

Este peso debe aumentar cuando el controlador detecta mayor riesgo de caida.

perturbacion t=4.0s 0 s 12.0 s 0.64 -0.10 PID normal: 0.00PID IA: 0.19

Parametros fisicos: L=0.105 m, radio rueda=0.034 m, aceleracion maxima=8.0 m/s^2.