Sviluppo di un sistema di controllo robusto per la stabilizzazione e il pilotaggio remoto di APR quadrirotore a basso costo

During the last few years, drones and UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) in general, are becoming more and more part of our everyday life. Apart from their military use, they are widely used by civilians (amateurs and professionals) as a recreative tool or for tasks like aerial photography, terrain mapping, etc. Among the various type of drones, quadcopters attracted mostly the interest of both the market and the scientific community. This is mainly because they are easy-to-fly VTOL (Vertical Take Off and Landing) systems, making them suitable to be operated even in small environments. They are also an excellent testbed for non-linear, robust and advanced control logics, because of the labile, underactuated, uncertain and non-linear nature. The accuracy of the most widely used MEMS (Micro Electro-Mechanical Systems) sensors is far from military-grade one and the dynamics of the drone heavily influence the readings of these sensors, thus requiring the development of algorithms for state estimation that take this into account. Since these systems are mainly multi-purpose, their control algorithm must be particularly robust against parameters change. This led to the choice, made by most of the producers and by the open-source community, of using easily tunable and easily understandable PID controllers, making a compromise between robustness and performances. The goal of this master thesis is to tackle these two aspects (state estimation and control), by providing a robust and performing control system, while ensuring easiness of implementation on microcontrollers, in order to be attractive for low-cost commercial systems. In order to justify some design choices, the requirements for this control system are based on the usage of the drone as a tool for area surveillance. Therefore, the whole control system has been, at first, simulated numerically in MATLAB/Simulink environment and then it has also been tested experimentally on a customized test-bench.

Durante gli ultimi anni, i droni e, più in generale, gli APR (Aeromobili a Pilotaggio Remoto), stanno diventando sempre più presenti nella vita di tutti i giorni. Oltre agli utilizzi militari, essi vengono sempre più impiegati dai civili (sia amatori che professionisti) come strumento ricreativo o per eseguire alcuni compiti quali fotografia aerea, mappatura di terreni, ecc. Tra tutti i tipi di droni, i quadcopter sono quelli che attraggono maggiormente l'interesse del mercato e della comunità scientifica. Ciò per le loro caratteristiche di decollo e atterraggio verticale e per la loro facilità ad essere pilotati, che li rende particolarmente adatti ad essere operati anche in ambienti ristretti. Essi sono anche un banco prova eccellente per logiche di controllo avanzate, non lineari e robuste, data la loro natura labile, non lineare, sottoattuata e con parametri incerti. La precisione dei sensori MEMS (Micro Electro-Mechanical Systems) che spesso vengono utilizzati è, tuttavia, lontana da quella dei sensori a specifiche militari e la dinamica del drone pesantemente influenza la lettura di questi, rendendo opportuno sviluppare algoritmi di stima dello stato che tengano conto di ciò. Data la polivalenza di questi sistemi, l'algoritmo di controllo necessita di particolare robustezza alla variazione dei parametri, requisito che ha portato verso la scelta, fatta dalla maggioranza dei produttori e dalla comunità open-source, di utilizzare controllori PID, facilmente regolabili e facilmente comprensibili, facendo un compromesso tra robustezza e prestazioni. L'obiettivo di questa tesi è quello di affrontare entrambi questi aspetti (stima dello stato e controllo), fornendo un sistema che sia da un lato robusto e performante, dall'altro facilmente implementabile su microcontrollori, in modo da essere attraente per sistemi commerciali a basso costo. Al fine di giustificare alcune scelte a livello progettuale, i requisiti del sistema di controllo sono basati sull'utilizzo del drone come strumento per la sorveglianza di aree. In tal senso, esso è stato prima testato numericamente in ambiente MATLAB/Simulink, poi sperimentalmente su un banco prova opportunamente modificato.