Trajectory generation for formations of multirotor UAVs

In the last few years the use of multirotor unmanned aerial vehicles (UAVs) for industrial and research purpose faced a remarkable growth. That happened because of their cost reduction and the parallel expansion also in recreational applications. Furthermore, thanks to the reliable control structure that are being implemented, their use is getting safer and easier, even for non experienced users. The high performances of the on board control architecture made also possible for these type of vehicles to be employed in actual missions, consisting for instance following a given set of waypoint, or even a pre computed trajectory, with the possibility of taking in account of the dynamical constraint characterizing the UAV during the path planning phase. This features, added to their huge versatility, opened up the new horizon of multiple autonomous vehicle missions, and enlarged significantly its field of application. Even if the subject is still mainly experimental, a number of possible works can be accomplished by team of multirotors, for example tasks of data collection, such as road search or soil analysis, or others particular applications like cooperative payload handling. The key elements of these area of work are a collision avoidance system, in order to avoid crashes due to external disturbances, a consensus system, able to maintain the coordination during the mission, and of course a trajectory generation system, which is the subject of this thesis. An algorithm that, either online or offline, is able to produce feasible trajectories, is, in fact, the basis for any work in which are involved team of autonomous multirotor vehicles. This work presents a trajectory generation algorithm based on constrained optimization, that divide the process in spatial path and time law computation, making use of Bézier polynomials. The developed framework produces a set of deconflicted and flyable trajectories, given a succession of waypoints and the dynamical constraints of the vehicles participating in the mission.

Nel corso degli ultimi anni l'uso di veicoli multirotore autonomi a scopi industriali e di ricerca ha subito una crescita notevole. Questo è stato possibile grazie alla riduzione dei costi di produzione, dovuti anche al parallelo sviluppo nel campo delle applicazioni ricreative. Inoltre, grazie alle affidabili architetture di controllo implementate, il loro utilizzo sta diventando sempre più sicuro e facile, anche per utenti non esperti. Le elevate performance degli algoritmi di controllo a bordo di questi veicoli hanno reso possibile l'esecuzione di vere e proprie missioni, che comprendono per esempio il passaggio attraverso waypoint oppure addirittura l'inseguimento di una traiettoria calcolata a priori, con la possibilità quindi di tenere conto dei vincoli dinamici che caratterizzano l'unmanned aerial vehicle (UAV) durante la pianificazione del percorso. Queste caratteristiche, unite alla loro versatilità, hanno reso possibili missioni cooperative in cui vengono impiegate flotte di veicoli multirotore autonomi, e ampliato significativamente il loro campo di applicabilità. Nonostante l'argomento riguardi ancora prevalentemente la ricerca, numerose applicazioni possono essere interessate, come per esempio lavori di raccolta dati, come scansioni di strade o campi coltivati, o ancora il trasporto di carichi per cui un solo UAV non sarebbe sufficiente. Gli elementi chiave costituenti questo campo di ricerca sono il sistema anti collisione, per evitare incidenti causati da disturbi esterni, un sistema di consenso, in grado di mantenere la coordinazione tra i veicoli, e ovviamente un algoritmo di generazione di traiettorie, che è il soggetto di questa tesi. Un sistema che sia capace di produrre traiettorie che rispettino sia i vincoli dinamici degli UAV partecipanti che quelli di distanza minima, è infatti la base di qualsiasi lavoro che comprenda l'uso di squadre di veicoli multirotore a guida autonoma. Questa tesi presenta un algoritmo di generazione di traiettoria basato su ottimizzazione con vincoli non lineari, che divide il calcolo delle curve spaziali da quello delle leggi temporali, facendo uso dei polinomi di Bézier. L'output del sistema sviluppato sarà quindi una serie di traiettorie prive di conflitti tra gli UAV, e che rispettino i vincoli dettati dalla dinamica degli stessi.