Data-driven control system design for multirotor systems

The definition of flight control laws is one of the most demanding activities in the process of designing remote-controlled multirotor systems. Usually, the controller is synthesised by means of techniques that rely on a prior modelling activity on the real plant, which however frequently neglects some significant dynamic effects. In order to overcome all these limitations, the data-driven control approach emerges as a valuable solution to obtain the specific controller. Since the main feature of these methods is the ability to obtain or tune a controller directly from experimental input-output plant data, they have been proposed to avoid the problem of under-modeling and to facilitate the design of fixed-order controllers. Different linear data-driven methods available in literature have been compared and applied. The Virtual Reference Feedback Tuning (VRFT) method is first adopted because it represents the most promising algorithm. In order to overcome the problem of VRFT with noisy data, the Correlation based Tuning (CbT) method is considered. The lack of an accurate plant model makes it impossible to guarantee the stability of the closed-loop system before implementing and testing the controller on the real system. In order to overcome this critical limitation of data-driven methods, an interesting controller design technique, called Controller Unfalsification, is implemented. Different extensions has been proposed in this thesis to apply the data-driven methods to tune the controllers of multirotor systems. These extensions consider closed-loop data obtained in flight, cascade control systems and controller architecture based on advanced PID implementation. In this work, all the data-driven algorithms and their extensions are applied to tune the attitude and the position controllers of three multirotor systems. The considered Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are all quadrotors and they differ from size, actuation and control architectures. Exploiting the different features of each UAV and the chance to execute specific tests, different analysis have been performed. The experimental tests have shown that data-driven methods can be successfully applied to tune the considered controllers and they provide performance comparable to model-based methods.

La definizione delle leggi di controllo rappresenta una delle attività più difficoltose durante il processo di progettazione di sistemi multi-rotore. Tipicamente, il controllore è ottenuto attraverso tecniche che richiedono un modello del sistema da controllare che, nella maggior parte dei casi, non considera effetti dinamici complessi. Per superare queste limitazioni, il controllore può essere ottenuto attraverso l'approccio basato sui dati. Infatti, la caratteristica principale di questi metodi è la possibiilità di ottenere o tarare il controllore direttamente da dati ingresso-uscita del sistema di controllare. Diversi algoritmi basati sui dati disponibili in letteratura sono stati comparati e applicati. Il primo metodo, chiamato Virtual Reference Feedback Tuning (VRFT), è stato adottato perchè rappresentava l'algoritmo più promettente. Il secondo metodo preso in considerazione è il Correlation based Tuning (CbT) ed è stato adottato per superare i problemi del VRFT con dati molto rumorosi. La mancanza del modello del sistema da controllare non permette di garantire la stabilità del sistema in anello chiuso prima di effettuare il test sul sistema reale. Recentemente è stato proposto un nuovo metodo che permette di superare questo limite. Il metodo si chiama Controller Unfalsification ed è stato implemetato e testato. In questa tesi, per permettere di adottare i metodi basati sui dati su sistemi multi-rotore, sono state proposte alcune estensioni che riguardano l'utilizzo di dati di volo, sistemi di controllo in cascata e architetture di controllo avanzate. In questo lavoro i metodi sono stati applicati per tarare i controllori di assetto e di posizione di tre diversi sistemi multi-rotore. Questi sistemi sono tutti quadrirotore e si differenziano per dimensione e per le architetture di attuazione e di controllo. Sfruttando le diverse caratteristiche dei vari quadrirotore, diverse analisi sono state effettuate. Tutti i test eseguiti hanno dimostrato come i metodi basati sui dati possono essere applicati per tarare i controllori di sistemi multi-rotore e forniscono performance comparabili con i metodi basati sul modello.