REACT-AGV
Tecnología de estimación resiliente y control adaptativo para vehículos guiados automáticamente (Resilient Estimation and Adaptive Control Technology for Automated Guided Vehicles)
El proyecto PHC REACT, en colaboración con el ITB (Indonesia), desarrolla métodos de control resilientes para los AGV, combinando inteligencia artificial, detección de anomalías y control adaptativo para garantizar su seguridad, fiabilidad y solidez frente a fallos y ciberataques.
Presentación
Los vehículos de guía automática (AGV) constituyen un elemento esencial de la automatización industrial y de las cadenas logísticas de la Industria 4.0 y 5.0. Sin embargo, su funcionamiento autónomo o teleoperado los expone a riesgos que pueden comprometer su seguridad, fiabilidad y rendimiento.
Los principales retos científicos son:
- Fallos de hardware: detectar y aislar las averías de los sensores y actuadores, manteniendo al mismo tiempo el rendimiento del sistema.
- Ciberataques: garantizar la resiliencia frente a la falsificación de datos, la inyección de información falsa y las interrupciones en la comunicación.
- Incertidumbres y perturbaciones: garantizar la solidez frente a los errores de modelización, las variaciones de carga, las perturbaciones externas y los retrasos en la transmisión.
- Estimación fiable de los estados: desarrollar observadores avanzados que incorporen inteligencia artificial para reconstruir los estados del sistema a partir de datos incompletos o dañados.
- Estabilidad y control adaptativo: diseñar leyes de control que garanticen la estabilidad y la seguridad a pesar de la presencia simultánea de fallos y ataques.
- Compartición de autoridad: garantizar una transición segura y fluida entre el control autónomo, la teleoperación y la intervención humana.
El proyecto tiene como objetivo desarrollar un marco de control unificado, tolerante a fallos y resiliente, que combine diagnóstico, estimación asistida por IA y control adaptativo. Los enfoques propuestos se validarán experimentalmente en la plataforma AGV del ITB, con el fin de demostrar su eficacia en condiciones realistas y contribuir al desarrollo de sistemas autónomos industriales más seguros y fiables.
En resumen
| Departamento(s) | Socio(s) | Importe total |
|---|---|---|
| Automática | 12 k€ | |
| Financiación principal | Proyección internacional | Fecha(s) |
| Financiado por Campus France en el marco de la convocatoria PHC Nusantara 2026 | Internacional | 2026 - 2028 |
Palabras clave
Vehículos de guiado automático (AGV); control tolerante a errores; control adaptativo; control compartido; estimación resiliente; detección y aislamiento de fallos; observador con entradas desconocidas; observador asistido por inteligencia artificial; aprendizaje seguro; estabilidad de Lyapunov; desigualdades matriciales lineales (LMI); detección de anomalías.