Predictive control strategies por unmanned aerial vehicles in cargo transportation tasks

Abstract

O desenvolvimento de veículos aéreos não tripulados (VANTs) vem despertando um grande interesse tanto no meio acadêmico quanto na indústria nas últimas décadas. Muitos campos da robótica e da teoria de controle vem sendo explorados visando melhorar o desempenho destes sistemas. Existem vários cenários onde estas aeronaves são utilizadas, tais como monitoramento de ambientes, agricultura de precisão, busca e resgate, entre outras. Dentre as diferentes aplicações destas aeronaves temos o transporte de carga suspensa por cabo, o qual tem promovido várias pesquisas relacionadas com transporte de alimentos, medicamentos e suprimentos em geral, para zonas de risco. Neste sentido, este trabalho tem como foco o uso de VANTs em tarefas de transporte de carga, considerando perturbações externas e incertezas paramétricas. A aeronave utilizada é um birotor na configuração Tilt-rotor que carrega uma carga suspensa. Um Tilt-rotor é um veículo movimentado por dois rotores inclináveis, os quais geram e direcionam forças de impulso para sustentar a aeronave. Neste estudo, é importante que a aeronave seja capaz de seguir uma trajetória predefinida enquanto estabiliza a carga suspensa mesmo quando afetada por perturbações externas ou incertezas paramétricas. Além disso, um modelo não linear multicorpo é obtido via formulação Euler-Lagrange para o VANT Tilt-rotor considerando a carga suspensa. Neste modelo foi considerado que a aeronave é composta por quatro corpos rígidos e tem dez graus de liberdade. O problema de controle é solucionado com um controlador preditivo (MPC) incremental e um não incremental, baseados no modelo linear do erro do sistema, o qual é linearizado em torno a uma trajetória genérica. Além disso, os MPCs consideram custo terminal, com o objetivo de garantir estabilidade e por consequência reduzir o horizonte de predição. Devido ao fato do sistema linear ser variante no tempo (LVT), o custo terminal é calculado mediante desigualdades matriciais lineares (LMI). Por outro lado, restrições são impostas na formulação do MPC, relacionadas com as limitações físicas dos atuadores e considerando que o VANT está confinado numa área específica. Finalmente, simulações foram realizadas para avaliar o desempenho dos controladores propostos, considerando perturbações constantes em diferentes instantes de tempo, e levando em conta incertezas paramétricas.<br>

Abstract : The development of unmanned aerial vehicles (UAVs) has arousedgreat interest in both academia and industry in the recent decades.Many aereas of robotics and control theory have been exploited toimprove the performance of these systems. There are several scenarioswhere these aerial vehicles are used, like monitoring environment,precision agriculture, construction, search and rescue. Transportationof cable-suspended loads with UAVs is another application. This haspromoted research related to load transportation of food, medicine,and supplies in general for unsafe areas. This research is focused onthis topic, where it is necessary that the UAV follows a predenedtrajectory while stabilizing the suspended load, even if it is aectedby external disturbances. In this dissertation, two model predictivecontrollers (MPCs) are used to solve the path tracking problem of asmall scale Tilt-rotor Unmanned Aerial Vehicle (UAV) while carryinga suspended load. A Tilt-rotor is a vehicle lifted and propelled bytwo tiltable rotors, in order to control the direction of thrust forces.In the present study, it is important that the aircraft able to follow apredened trajectory while maintaining the suspended load stable evenin the presence of external disturbances and parametric uncertainties.Moreover, a rigorous multibody non-linear dynamic model is obtainedvia Euler-Lagrange formulation for the Tilt-rotor UAV with suspendedload, assuming four rigid bodies and ten degrees of freedom (DOF)of the vehicle. The control problem is solved with incremental andnon-incremental model predictive controllers, based on the linear errormodel of the system, which is linearized around a generic trajectory.Furthermore, the MPCs consider a terminal cost in order to ensurestability, allowing the prediction horizon reduction. As the linear modelis a linear time-varying (LTV) system, the terminal cost is calculatedvia linear matrix inequalities (LMI). In addition, some constraintsare imposed on the formulation, related to physical limitations of theactuators and assuming that the aircraft is conned to a particulararea. Finally, numerical simulations are performed in order to evaluatethe controllers, considering constant disturbances at dierent instantsof time, and modeling errors.