A comparison and implementation of different stabilization logics on a quadcopter

In the recent years, the Unmanned Aerial Vehicle (UAV) especially the quadcopter has seen a great development in both military application and civil use. The VTOL (Vertical Take off and Landing) property guarantees the possibility of fast response and flexural working environment, while the remote control and camera technique enable the terrain mapping and photography in an easier way. The stabilization of quadcopter during the hovering or trajectory tasks is one of the main research aspects. This stabilization process includes two main contents: the estimation of the quadcopter states and the control algorithm of the system. Within a low cost quadcoter, the Micro Electro Mechanical Systems (MEMS) sensors accuracy is very much limited, also the environment uncertainties and dynamics of the drone itself worsen the performance of the those sensors. Due to these reasons, the requirement of suitable estimation and control logics becomes a vital point in the quadcopter application and they are the two topics mainly discussed in this thesis. In the first part of the thesis, a brief history of UAV and quadcopter is presented. To realize the stabilization purpose, first the dynamic model of the quadcopter is analyzed and then the on board sensors are modeled and characterized. The work above gives the base of the whole analysis. In the third chapter, some main estimation and control logics are introduced briefly with their mathematical explanations. Later, three estimation methods including the Kalman filter, Extened Kalman Filter (EKF) and the complementary filter with the PID control algorithm is chosen and the simulation work is done within Matlab. Finally the estimation methods and control logic are implemented on a quadcopter and are tested for the real case performance. The three estimation methods are compared according to their stabilization behavior in both simulation and the real case.

Negli ultimi anni, gli UAV stanno diventando sempre piu popolare nell’uso military anche nell’uso civile. Il problema della stabilizione dei droni è di grande interesse ed attualità. Una scarsa precisione delle misure dovute a sensori economici, aggiunta a modelli dinamici imperfetti e una stima dei parametri non sempre affidabile, rendono necessario lo sviluppo di algoritmi di stima dello stato e di controllo adeguati. Nella prima parte della tesi verrà presentata una breve introduzione storica agli UAV e ai quadcopter. In seguito verrà introdotto il modello dinamico del quadcopter e verranno inoltre presentati e caratterizzati i sensori disponibili. Nel terzo capitolo, verranno introdotti tre differenti tipologie di stimatori di stato e quattro differenti algoritmi di controllo. Nel capitolo seguente i tre differenti stimatori analizzati sono stati implementati e testati numericamente in ambiente MATLAB/Simulink dove sono stati modellati snesori, dinamica del quadcoper e logica di controllo. Nel lavoro proposto solo la logica di controllo PID è stata implementata per mantenere relativamente basso il costo computazionale complessivo. I risultati numerici hanno evidenziato il miglior comportamento del filtro di Kalman esteso (EKF). Sono infine stati effettuati dei test sperimentali implementando i difeerenti stimatori proposti ed il controllore PID sul quadcopter.