APRÈN. Portal de la producció docent del professorat de la UPC

In this thesis, a comprehensive analysis and design of the brake system is proposed, detailed and implemented in the BCN eMotorsport Formula Student prototype CAT16x. The primary objective of this work is to enhance the functionality, reliability and performance of the brake system, ensuring compliance with new regulations. In Chapter 2, a thorough analysis of the braking dynamics of the vehicle and the mechanics of the system is conducted. This analysis establishes the groundwork for the subsequent design phase. Chapter 3 focuses on the design of the brake system, which includes the development of the pedal box and the Autonomous System Brake (ASB). Additionally, this chapter also features the thermal analysis and validation of the brake discs using an infrared temperature sensor. All the above results in an optimized brake system that is more efficient, lighter and simpler. This work also paves the way for future brake discs designs.

En esta tesis, se propone, detalla e implementa un análisis y diseño exhaustivo del sistema de frenos en el prototipo de Formula Student CAT16x de BCN eMotorsport. El objetivo principal de este trabajo es mejorar la funcionalidad, la fiabilidad y el rendimiento del sistema de frenos, asegurando el cumplimiento con la nueva normativa. En el Capítulo 2, se realiza un análisis exhaustivo de la dinámica de frenado del vehículo y de la mecánica del sistema. Este análisis establece las bases para la fase de diseño posterior. El Capítulo 3 se centra en el diseño del sistema de frenos, que incluye el desarrollo de la pedalera y del Sistema de Frenado Autónomo (ASB). Además, este capítulo también incluye el análisis térmico y la validación de los discos de freno utilizando un sensor de temperatura infrarrojo. Todo lo anterior resulta en un sistema de frenos optimizado que es más eficiente, ligero y simple. Este trabajo también abre el camino para futuros diseños de discos de freno.

This thesis aims to present the estimation and torque allocation pipeline of the first and fastest Spanish Formula Student Driverless (FSD) car. Within it, the development or improvement and implementation of various algorithms will be justified and explained. This project has been carried out within the BCN eMotorsport team and seeks to take it one step closer to the best European competitors by maximizing the performance of the vehicle. The first chapter of this thesis will introduce the context in which this project has been carried out, defining and justifying objectives for each module of this work. The following two chapters will provide a detailed explanation of the plant to be observed and controlled, from a vehicle dynamics and a power electronics point of view. In the fourth chapter a Kalman Filter based estimation will be developed and implemented. Afterwards, the torque allocation pipeline will be developed, incorporating controllers on yaw rate, power and regeneration current. On the following chapter a sustainability study on this project is carried out. The last chapter will provide an analysis on possible improvements and future work along with the project conclusions.

Esta tesis tiene como objetivo presentar la estimación y la estrategia de reparto de torque del monoplaza ganador de Formula Student Spain en la categoría Driverless. En ella, se justificará y explicará el desarrollo, mejora e implementación de varios algoritmos. Este proyecto se ha llevado a cabo dentro del equipo BCN eMotorsport y busca acercarlo un paso más a los mejores competidores europeos, maximizando el rendimiento del vehículo.

Basado en radar SoC, se diseñará y desarrollará un cinemómetro de ondas milimétricas para aplicaciones de automoción.

This thesis explains the design of the hardware and software of the High Voltage Battery Management System (BMS) for the BCN eMotorsport formula student team during the 2022/23 season.

En este trabajo se explica el diseño del hardware y software del sistema de gestión de baterías de alta tensión para el equipo de fórmula student BCN eMotorsport durante la temporada 2022/23.

This thesis aims to develop and implement two algorithms to control the first and fastest Spanish Formula Student Driverless (FSD) car and an algorithm to solve its localization and mapping problem. This project is within the framework of the BCN eMotorsport team and seeks to improve the competitiveness of the team to compete against the best European teams. An introduction to the necessary algorithms of the Estimation and Control architectures of a FSD vehicle is given at the beginning. Then, a detailed explanation of the control algorithms, altogether with their implementation and integration to Robot Operative System (ROS), is described. This is followed by the development and implementation of the localization and mapping algorithm. Finally, these algorithms are tested in simulation and with the BCN eMotorsport driverless car (XALOC).

Aquesta tesis de final de grau té com a principals objectius el desenvolupament i implementació de dos algorismes per controlar el primer, i més ràpid, monoplaça Formula Student autònom de l'estat, així com el disseny i implementació d'un algorisme que sigui capaç de resoldre el problema de la localització i mapejat d'aquest monoplaça. Aquest projecte és troba dins el marc de treball de l'equip BCN eMotorsport i cerca augmentar la competitivitat de l'equip per ser capaços de competir contra els millors equips a nivell europeu. Per començar, es presenta una breu introducció als algorismes necessaris per desenvolupar les arquitectures dels sistemes d'Estimació i Control d'un monoplaça Formula Student Driverless (FSD). A continuació, s'exposa una explicació detallada sobre els algorismes de control d'aquesta tesis, juntament amb la seva implementació i integració amb Robot Operating System (ROS). Seguidament, es proposa l'algorisme de localització i mapejat i la seva implementació. Finalment, aquests algorismes són posats a prova mitjançant simulacions i també s'incorporen al vehicle autònom de l'equip BCN eMotorsport (XALOC).

Information and communications technology has evolved to the point of being present in most things in our daily lives. Even the simplest object that everyone has in their home is getting smarter, like toothbrushes, cars, phones and so on. All that devices are connected to the Internet to make our life easier. The question is, how is all that amount of data processed? Here is when Artificial Intelligence appears. AI is the part of ICT dedicated to the development of algorithms that allows a machine to make intelligent decisions or, at least, behave as if it has a human-like intelligence. The use of AI is present in many sectors such finance, health, transport, or even agriculture. Machine Learning is a branch of AI based on the idea that computer systems can learn on their own from data. Data science has implemented Machine Learning algorithm such as the Artificial Neural Network to work with Statistics and Linear Regression for data processing. An ANN is the piece of a computing system designed to simulate the way the human brain analyses and processes information. It is the foundation of AI and solves problems that would prove impossible or difficult by human or statistical standards. But, is this resource always the best solution? This paper is about a comparison between Seasonal Artificial Neural Network with classic models as Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average for rainfall forecasting. The project started by doing an introduction to Deep Learning and Machine Learning. Afterwards, the process of obtaining an adequate amount of data to create a proper dataset began. To do that, we used data from of some pluviometers distributed over the Hauts-de-Seineterritory from French government. With data from 2009 to 2020 of 19 sensors, the dataset was used to experiment with different algorithms and different configurations to obtain different predictions. The forecasting performance of SARIMA model and that of SANN were compared with four forecast performance measures: - Mean Forecast Error, Mean Absolute Error, Mean Squared Error and Root Mean Squared Error. Not only will the accuracy of the model be taken into account, but also the runtime and implementation requirements will be used as a benchmark. Finally, all models were tested in the same work environment and a conclusion was reached thanks to the results obtained from different reference points.

Las Tecnologías de la información y la comunicación han evolucionado hasta el punto de estar presentes en la mayoría de las cosas de nuestra vida diaria. Incluso el objeto más simple que todos tienen en su hogar se está volviendo más inteligente, como cepillos de dientes, automóviles, teléfonos, etc. Todos esos dispositivos están conectados a Internet para hacernos la vida más fácil. La pregunta es, ¿cómo se procesa toda esa cantidad de datos? Aquí es cuando aparece la Inteligencia Artificial. La IA es la parte de las TIC dedicada al desarrollo de algoritmos que permite que una máquina tome decisiones inteligentes o, al menos, se comporte como si tuviera una inteligencia similar a la humana. El uso de la IA está presente en muchos sectores como las finanzas, la salud, el transporte o incluso la agricultura. El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que los sistemas informáticos pueden aprender por sí mismos a partir de datos. La ciencia de datos ha implementado un algoritmo de aprendizaje automático como la Red Neuronal Artificial para trabajar con estadísticas y regresión lineal para el procesamiento de datos. Una ANN es la parte de un sistema informático diseñado para simular la forma en que el cerebro humano analiza y procesa la información. Es la base de la IA y resuelve problemas que resultarían imposibles o difíciles según los estándares humanos o estadísticos. Pero, ¿Es este recurso siempre la mejor solución? Este artículo trata de una comparación entre la Red Neural Artificial Estacional con modelos clásicos como Modelo Autorregresivo Integrado de Media Móvil Estacional para el pronóstico de lluvia. El proyecto comenzó con una introducción al Aprendizaje Profundo y al Aprendizaje Automático. Posteriormente, comenzó el proceso de obtener una cantidad adecuada de datos para crear un conjunto de datos necesario. Para ello, utilizamos datos de algunos pluviómetros distribuidos en el territorio de Hauts-de-Seine del gobierno de Francia. Con datos desde el 2009 hasta 2020 de 19 sensores, el conjunto de datos se utilizó para experimentar con diferentes algoritmos y diferentes configuraciones para obtener diferentes predicciones. El rendimiento de pronóstico del modelo SARIMA y el de SANN se compararon con cuatro medidas de rendimiento: - Error de Pronóstico Medio, Error de Pronóstico Absoluto, Error Cuadrático Medio y Raíz del Error Cuadrático Medio. No solo se tendrá en cuenta la precisión del modelo, sino que también se utilizarán como punto de referencia el tiempo de ejecución y los requisitos de implementación. Finalmente, todos los modelos fueron probados en el mismo entorno de trabajo y se llegó a una conclusión gracias a los resultados obtenidos de diferentes puntos de referencia.

In this thesis, it will be analysed some of the main algorithms used for one of the events in the Formula student Germany competition in the driverless category. This event is called Skidpad. It consists on an 8 shaped track and the car has to complete the track as fast as it can. The algorithms that will be analysed are the SLAM, the path, the planner, the controller and the main Skidpad algorithm

En aquesta tesis, s'analitzaran alguns dels algorismes principals utilitzats per una de les proves de la competició Formula Student Germany en la categoria Driverless. Aquesta prova s'anomena Skidpad. Consisteix en un circuit en forma de 8. L'objectiu es completar-lo en el menor temps possible. Els algorismes analitzats son el SLAM, el path, el planner, el controller i el Skidpad algorithm

All the basic elements that make up an IoT communication technology are implemented: Microcontroller, Broker (MQTT), Backend (node.js) connected to a database and a Frontend (Web). The project is implemented with a device that intercepts the power supply, measuring the intensity and allowing the remote interruption from the front end. The structure is composed by a complete set of elements that allow the automated and remote control of a large group of homes

Se implementan todos los elementos básicos que componen una tecnología de comunicación IoT: Microcontrolador, Broker (MQTT), Backend (node.js) connectado a una bases de dato y un Frontend (Web). El proyecto se implementa con un dispositivo que intercepta el suministro de corriente, midiendo la intensitat y permetent la interrupción remota desde el frontend. La estructura sirve para un conjunto completo de elementos que permiten la gestión automatizada y telecontrolada de un conjunto grande de viviendas

The present project consists in the development of a generic GBSAR system controller, or framework, under the Linux OS; through the use of object oriented programming with software design patterns. Said framework will provide the functionalities of moving the radar and digitising the radar signal, in a modular setting.

El proyecto presente consiste en el desarrollo de un controlador de sistema genérico GBSAR, o framework, bajo el sistema operativo Linux; mediante el uso de programación orientada a objetos con patrones de diseño de software. Dicho framework proporcionará las funcionalidades de mover el radar y digitalizar la señal del radar, en una configuración modular.

Drones or UAV (Unmanned Aerial Vehicle) are aircraft without people aboard, which have civil and military applications. This thesis wants to be focused on the process of digitalization used in a project of UPC based on a drone with an integrated SAR radar, which monitories different scenarios, as topographic mapping. In order to perform this digitalization, it was decided to use FPGAs, systems that, for its high speed, integrity and performance, are ideal for this kind of functions. The aim of this project is achieve the digitalization of the data provided by a SAR radar integrated in a drone with a lower cost, consumption and weight than the previously used. The system will combine the use of SD and DRAM memories, and finally will transmit the data to a PC through Ethernet protocol, in order to store and transmit them with an adequate speed.

Los drones o UAV (unmanned aerial vehicle) son aeronaves sin personas a bordo, que tienen aplicaciones tanto civiles como militares. Este Proyecto se quiere centrar en el proceso de digitalización utilizado en un proyecto de la UPC basado en un dron con un radar SAR incorporado, que monitoriza diferentes escenarios, como mapeados topográficos. Para llevar a cabo esta digitalización, se ha optado por utilizar FPGAs, sistemas que, por su alta velocidad, integración, y poco consumo, son óptimos para este tipo de funciones. El objetivo de este proyecto es conseguir digitalizar los datos proporcionados por un radar SAR integrado en un dron con un coste, consumo y peso menor del que anteriormente se utilizaba para digitalizar estos datos. El sistema combinará tanto el uso de memorias SD como DRAM, y finalmente transmitirá los datos a un PC vía Ethernet, para conseguir almacenar y transmitir los datos a una velocidad adecuada para el proyecto.

This project consists on the improvement of an already validated System, as it is the work of a finished PhD Thesis. Due to the wide range of that thesis, many sub blocs need to be revaluated and optimized. That is the main motivation of this project as the original prototype admitted improvements in many ways; such as in weight reduction or the use of other electronic components and new materials that, when finished, have led to a outperform of the System. The Base Band circuitry Works wrongly and the High Frequency generates oscillations that caused several problems that led to a not working System. Furthermore, the design of new prototypes is greatly limited by the high consumption of power of the amplifiers, over 10 Watts. Throughout this project, a profound analysis is carried out for each bloc and improved as much as possible until a robust, well-performing system is reached, fulfilling many of the initial goals.

Este proyecto consiste en la mejora de un sistema que ya ha estado validado, puesto que es el propósito de una tesis doctoral terminada. Debido a la gran extensión de la tesis, muchos de los subsistemas han quedado pendientes de una revisión i optimización. La motivación de este se re sume en: la reducción de peso, la utilización de otros componentes alternativos i nuevos materiales que, una vez terminado, han permitido un mejor comportamiento del sistema. Nos encontramos con que la banda base tiene problemas en cuanto a comportamiento y la parte de alta frecuencia genera harmónicos que impiden el funcionamiento correcto del sistema. Hay que añadir que el diseño de los prototipos está muy limitado por el alto consumo de les etapas amplificadoras, de más de 10 Vatios. A lo largo de este proyecto, analizo uno a uno los bloques del sistema y los mejoro en la medida de lo posible hasta conseguir un sistema robusto que funciona correctamente compliendo muchos de los requisitos iniciales.

Tracking is one of the most critical subsystems in a sounding rocket, as safety, security and recovery of the payload are directly related with an accurate positioning of the spacecraft. There are some different techniques to track a spacecraft. This thesis is going about the use of passive monopulse direction finding techniques for tracking a low altitude rocket with an apogee of 15 Km at UHF open band. Several methods of implementing this strategy have been described. The use of a phase detector has been examined in detail using interferometer techniques. A study of the system feasibility has been done, as well as a global simulator build in MATLAB. The modelling involved an analysis and measurements of the effect of changing the separation between the receiver antennas, varying both receivers positions and orientations. The results of the modelling are presented and some ideas for future work are shown.

El seguimiento es uno de los subsistemas más críticos en un cohete, ya que tanto la seguridad como la recuperación de la carga útil están directamente relacionadas con un posicionamiento preciso de la aeronave. Existen diferentes técnicas para hacer el seguimiento de una aeronave. Esta tesis estudia la utilización de técnicas pasivas de detección del ángulo de llegada, basadas en la teoría del monopulso, para hacer el seguimiento de un cohete suborbital con un apogeo de 15 km utilizando la banda ICM de 868 MHz. En el proyecto se han descrito varios métodos para implementar el sistema de seguimiento utilizando técnicas de monupulso. Se ha examinado detalladamente el uso de un detector de fase con técnicas de interferometría. Se ha realizado un estudio de la viabilidad del sistema, así como el desarrollo de un simulador completo hecho con MATLAB. Para dimensionar el sistema, se ha hecho un análisis con medidas de los efectos de cambiar la separación entre las antenas receptoras y de variar tanto las posiciones de las estaciones de tierra como las orientaciones. Al final los resultados del dimensionamiento y especificaciones obtenidas se muestran y se extraen algunas conclusiones, así como mejoras que se pueden hacer e ideas para trabajar en un futuro.