Controllo predittivo non lineare di un manipolatore aereo

This thesis addresses the problem of controlling an unmanned aerial manipulator (UAM), e.g. a quadrotor with a serial arm endowed below. To that end we developed a Non linear Model Predictive Control (NMPC) whose main target consists in the following of a trajectory using the end-effector arm. Three different UAM models are developed. The first and more complex model considers both the quadrotor and arm dynamic. In a second model, we consider the the arm kinematically, but still model dynamically the quadrotor. The third model considers only the quadrotor and arm kinematics, allowing for fast computation. We develop a hierarchical approach for the problem too. In this hierarchy, a main task consists on following a desired trajectory with the arm end-effector while a secondary task vertically aligns the arm CoG to that of the vehicle during the flight. The hierarchical approach here proposed is implemented through a cascade of constrained optimizations. Results of the study are simulated using Matlab, and validate the control architecture. Every model is coupled with a tuned low level controller that allows the system to follow the generated references. The MPC that use the kinematic for the quadrotor only has been implemented using ROS and some Software in the Loop Simulations have been carried out. Finally, experimental tests have been conducted for the estimation of certain parameters of the real system and the validation of part of the control.

La presente tesi si occupa dello studio del problema di controllo di un manipolatore aereo autonomo (UAM), ovvero un drone equipaggiato con un manipolatore robotico. Lo studio ha condotto allo sviluppo di un Controllo Predittivo non Lineare con l’obiettivo di inseguire una traiettoria per l’end-effector. Sono stati sviluppati tre modelli di predizione per il sistema, di cui sono state analizzate le performance di controllo e computazionali. Il primo modello considera la dinamica completa del sistema, mentre il secondo modello tiene conto della dinamica del solo drone e utilizza un modello cinematico per il braccio robotico, infine il terzo utilizza un modello cinematico di tutto il sistema, permettendo di ottenere più bassi tempi computazionali. Nel contesto del Controllo Predittivo cinematico è stata inoltre implementata la minimizzazione del disallineamento dei baricentri, di drone e braccio robotico, in modo gerarchico rispetto all’obiettivo primario. I risultati dello studio sono stati simulati in ambiente Matlab, validando l’architettura di controllo costruita. Ciascuna tipologia di Controllo Predittivo viene accoppiato con un algoritmo di controllo di basso livello che permette l’inseguimento dei riferimenti generati sia per il drone che per il braccio robotico. Sono stati inoltre studiati, tarati e validati i controlli di basso livello necessari per implementare le diverse tipologie di Controllo Predittivo. Si è infine implementato il Controllo Predittivo cinematico per solo drone sul sistema operativo ROS, validandolo tramite simulazioni Software in The Loop. Si sono infine condotte prove sperimentali per la stima di alcuni parametri del sistema reali e la validazione dei controlli di basso livello.