Identificación no lineal de un modelo semifísico para el vehículo submarino BlueRov2 Heavy en 3 grados de libertad

• Espinal, Alex ^[1] ; Cerrada Collado, Cristina ^[1] ; Moreno Salinas, David ^[1] ; Chaos García, Dictino ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional de Educación a Distancia

     Universidad Nacional de Educación a Distancia

     Madrid, España

     
• Localización: Simposios del Comité Español de Automática, ISSN-e 3081-5002, Vol. 2, Nº. 2, 2026 (Ejemplar dedicado a: Simposio CEA de Robótica, Bioingeniería, Visión Artificial y Automática Marina 2026)
• Idioma: español
• DOI: 10.64117/simposioscea.v2i2.220
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• Resumen

  • La identificación de sistemas es un paso crítico dentro de la ingeniería de control para la predicción del comportamiento dinámico de los sistemas y el desarrollo de controladores. Hay numerosas técnicas de identificación, tanto lineales como no lineales, basadas en los principios físicos del sistema o en datos experimentales. En este artículo, se utiliza un modelo no lineal semifísico simple de primer orden, cuya estructura combina dos submodelos: uno basado en principios físicos para modelar la resistencia al avance y el otro, un submodelo polinomial, para modelar el empuje a través de los actuadores. El objetivo de los modelos es predecir las velocidades en 3 grados de libertad (DOF) del vehículo submarino BlueRov2 Heavy, es decir, en surge, sway y yaw. El modelo cuenta con parámetros desconocidos, que fueron estimados con los datos obtenidos experimentalmente. Se han realizado distintos experimentos con el vehículo submarino en los que, manteniendo un lazo de control interno para estabilizar el vehículo a una determinada profundidad, se han enviado señales pulse width modulation (PWM) a los actuadores en lazo abierto para recopilar los datos de las velocidades lineales en surge, sway y la velocidad angular yaw para la estimación y validación de los modelos. Finalmente, se hace una comparación entre los modelos propuestos en este artículo y los modelos cinemáticos presentados en Cerrada et al., 2025, basada en el criterio de la raíz del error cuadrático medio (RMSE) y el índice de mejora. Los resultados muestran que los modelos propuestos en este trabajo tienen un menor RMSE y un mayor índice de mejora, siendo más precisos y fiables para predecir las velocidades del vehículo submarino.