Design, identification and control of a micro aerial vehicle

After more than one hundred years of efforts to get man airborne, aerospace engineering has increasingly dedicated itself to developing UAVs "Unmanned Aerial Vehicles". Such vehicles open up new and exciting horizons because, without the pilot presence and weight, UAVs can be miniaturised giving birth to MAV "micro aerial vehicle" sub-category. Miniaturisation is paving the way towards an interesting possibility: the creation of aerial collective systems able to fly in cluttered environments such as cities or the insides of buildings. By working together, multiple flying robots can perform a given task quicker and more efficiently than a single system. In fact, multiple robots can share computing, sensing and communication payload so that they result faster and quicker than a unique, large UAV. Additionally, they can cover a wider area than a single aerial vehicle when flying outdoors. Thus, it is clear that aerial collective systems have a huge potential in terms of application as: monitoring of toxic clouds and meteorological conditions, security and artistic show. The purpose of this thesis is to design a laboratory platform which can be involved in both innovative designs and teaching projects. The former refers to MAV swarming, which is our ultimate goal, while the latter points to traditional engineering issues as dynamic identification and control law design. The thesis is structured in such a way as to cover the entire design process, from the preliminary analysis to the first ground tests. Thus, this work gives any engineering student the chance to approach RPV (remotely piloted aircraft) world analysing a MAV design from scratch. It begins with design requirements and device choice, successively the actuator and attitude dynamic are identified with an experimental campaign and validated with Matlab simulation. Finally, control design is performed using H-infinity technique which synthesize optimal control laws. Results are validated in real tests.

Dopo più di 100 anni di studi per portare l'uomo alla conquista dei cieli, l'ingegneria aeronautica ha cominciato a dedicarsi con crescente interesse ai velivoli senza pilota, comunemente chiamati UAV: "Unmanned Aerial Vehicle". Questo tipo di velivoli apre dei nuovi ed eccitanti orizzonti per l'ingegneria aerospaziale, perchè senza l'ingombro ed il peso del pilota, possono essere miniaturizzati, dando vita alla sottocategoria dei MAV: "Micro Aerial Vehicle". Questa caratteristica ha aperto la strada per una nuova suggestione: il volo in stormo di tanti piccoli robot, capaci perfino di volare in ambienti angusti come conglomerati urbani o l'interno di edifici. Lavorando insieme, gruppi di MAV potrebbero raggiungere un obiettivo più efficacemente rispetto a un singolo sistema. Informazioni, misure e carico pagante potrebbero essere condivise di modo che stormi di MAV risultino più sicuri e veloci rispetto ad un unico, grande UAV. Inoltre, all'aperto sarebbero in grado di coprire aree molto più vaste di quanto non potrebbe fare un unico velivolo. E' chiaro quindi che formazioni di questi piccoli velivoli avrebbero un potenziale enorme in termini di applicazione: come il monitoraggio di nubi chimiche e di condizioni meteorologiche, sicurezza e spettacoli artistici. L'obiettivo di questa tesi è progettare una piattaforma da laboratorio che possa essere coinvolta sia in progetti innovativi, come il volo in stormo, sia in progetti didattici, come l'identificazione della dinamica o il progetto delle leggi di controllo. Inoltre è strutturata per guidare passo dopo passo la progettazione del MAV e per costruire un ambiente di sviluppo completo che copra l'intero ciclo di progettazione. In questo modo qualsiasi studente d'ingegneria potrà avvicinarsi al mondo dei velivoli a pilotaggio remoto (RPV) analizzando da zero il progetto di un MAV. Il prototipo è stata chiamato ANT-1 ed è un quadrirotore costruito interamente con componenti rintracciabili sul mercato. Si comincerà definendo i requisiti di volo, per poi scegliere i componenti che garantiscano le performance migliori e il soddisfacimento della missione. Successivamente si identificherà la dinamica degli attuatori e di assetto attraverso simulazioni e campagne sperimentali. Infine, come ultimo step, viene presentata una metodologia per tarare i coefficienti dei regolatori, di modo che siano raggiunte le prestazioni desiderate.