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Digital twin and trajectory tracking for articulated dump trucks = Digitaler Zwilling und Trajektorienfolgeregelung für Knickgelenkte Muldenkipper
2025
Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2025
Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University
Genehmigende Fakultät
Fak04
Hauptberichter/Gutachter
;
Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2025-10-29
Online
DOI: 10.18154/RWTH-2025-09517
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1021168/files/1021168.pdf
Einrichtungen
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620
Kurzfassung
Mit steigender Automatisierungsnachfrage in der Bergbauindustrie gewinnen autonome Transportfahrzeuge an Relevanz. Als eines der wichtigsten Transportfahrzeuge im Bergbau stellen knickgelenkte Muldenkipper (ADT) jedoch aufgrund ihres speziellen Lenkmechanismus eine regelungstechnische Herausforderung dar. Während in der Forschung im Bereich der autonomen Fahrzeuge bereits erhebliche Fortschritte erzielt wurden, sind die dynamische Modellierung und die Regelung von ADTs noch nicht ausreichend erforscht. In dieser Arbeit werden zwei Hauptaspekte des Einsatzes von ADTs untersucht: Simulation und Regelung. Der Simulationsaspekt konzentriert sich auf die durch den Lenkmechanismus hervorgerufenen Herausforderungen. Es wird zunächst ein dynamisches Modell entwickelt, bei dem schwerpunktmäßig die Lenkdynamik indirekt einbezogen wird, um die Differenzierbarkeit des Modells zu gewährleisten. Dieser indirekte Ansatzerlaubt die Verwendung des Modells in modellbasierten Algorithmen und ermöglicht seine Anwendbarkeit über die reine Simulation hinaus. Anschließend wird in dieser Arbeit die modellbasierte prädiktive Regelung (MPC) zur Trajektorienfolgeregelung untersucht. Ziel ist es, Regler zu entwickeln, die den gesamten Betriebsablauf eines ADTs unterstützen. In Anbetracht der Tatsache, dass Verzögerungen und Beschränkungen den ADTs inhärent sind, bietet der MPC-Ansatz eine praktikable Lösung, da er in der Lage ist, Systemmodelle, einschließlich ihrer Verzögerungen, zu integrieren. Außerdem werden in dieser Arbeit die für die MPC erforderlichen Modelle vorgestellt, die verschiedene Betriebsszenarien abdecken und die Systemverzögerungen berücksichtigen. Diese Verzögerungen wurden durch umfangreiche Tests und Systemidentifikation ermittelt. Die Systemidentifikation in dieser Arbeit beruht jedoch auf Offline-Methoden, sodass diese sich nicht an veränderte Bedingungen in Echtzeit anpassen lässt. Darüber hinaus wird in dieser Arbeit die Integration einer Schwimmwinkelschätzung und -kompensation als wichtiger Einflussfaktor auf die Regelgüte – insbesondere bei Kurvenfahrten – untersucht. Bei diesen Manövern zeigen die Ergebnisse, dass die Kompensation des Schwimmwinkels die Regelgüte verbessert. In dieser Arbeit wird weiterhin zwischengroßen und kompakten ADTs unterschieden, da die schnellere Lenkdynamik von kompakten ADTs maßgeschneiderte Systemmodelle erfordert. Alle vorgeschlagenen Methodenwerden durch Simulationen und Versuchsaufbauten validiert sowie die Effektivität und Anpassungsfähigkeit der entwickelten Regelungsstrategien für reale Bergbauanwendungen bestätigt.As the demand for automation for mining industries increases, the need for autonomous transport vehicles becomes increasingly important. Articulated dump trucks (ADT), one of the main transport vehicles in mining operation, pose challenges due to their articulated steering mechanism. While considerable progress has been made in autonomous vehicle research, the dynamic modeling and specific control methods for ADTs remain underexplored. This thesis investigates two main aspects in the deployment of ADT in mining environments: simulation and control. The simulation aspect focuses on the challenges of dynamic modeling, especially due to the unique steering mechanism in ADTs. Therefore, a dynamic model is initially developed that emphasizes the indirect incorporation of steering dynamics to preserve model differentiability. This indirect approach allows the model to be used in model-based algorithms, extending its application beyond simulation alone. Following the successful implementation of the simulation environment, this thesis investigates Model-Based Predictive Controller (MPC) to achieve trajectory following for ADTs. The goal is to develop control strategies that support the full operational routine of an ADT. Given that phase delays and system constraints are inherent in ADTs, the MPC approach offers a viable solution due to its ability to incorporate system models, including their delays. Furthermore, this thesis presents the models required for the MPC, covering various operational scenarios and accounting for system delays. These delays have been identified through extensive testing and system identification. However, the system identification process in this work relies on offline methods, meaning it does not adapt to changing conditions in real time. In addition, this thesis investigates the integration of sideslip angle estimation and compensation as an important factor influencing control performance, especially while cornering. The results show that sideslip compensation improves control performance in such maneuvers. This thesis also differentiates between full-sized and compact ADTs, emphasizing that the faster steering dynamics of compact ADTs require tailored system models. All proposed methods have been validated through simulations and experimental setups, confirming the effectiveness and adaptability of the developed control strategies for real-world mining applications.
OpenAccess: 
PDF
(additional files)
Dokumenttyp
Dissertation / PhD Thesis
Format
online
Sprache
English
Externe Identnummern
HBZ: HT031334932
Interne Identnummern
RWTH-2025-09517
Datensatz-ID: 1021168
Beteiligte Länder
Germany
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