Model predictive control of a UAV in adherence and drifting conditions

The present work aims at studying and developing a control algorithm, based on the Model Predictive Control strategy, to handle an Unmanned Autonomous Vehicle in the trajectory tracking problem, in adherence and drifting conditions. Differently from other research works, the feedback linearization approach is used, instead of the classic Jacobian linearization, to simplify the problem without introducing huge approximations, allowing to reduce the computational burden of the controller and increase the performance. The controller in the adherence configuration will be validated by means of simulations on a simpler single-track and a more realistic multibody model of the vehicle, available from the Vehicle Dynamics Library of the software Dymola. Finally, guidelines for the solution of the drifting problem, as well as the analysis of the advantages and drawbacks of the feedback linearization approach, will be shown.

Il presente lavoro si pone l’obiettivo di studiare e sviluppare un algoritmo di controllo, basato sulla tecnica MPC, che guidi un Unmanned Autonomous Vehicle nel problema di inseguimento di traiettoria, in condizioni di aderenza e drifting. Diversamente da altri lavori di ricerca, l’approccio della feedback linearization viene utilizzato al posto della classica Jacobian linearization, al fine di semplificare il problema evitando di aggiungere notevoli approssimazioni, consentendo di ridurre il costo computazionale del controllore e aumentarne le prestazioni. Il controllore nella configurazione di aderenza verrà validato tramite simulazione sia su un semplice modello single-track, che su un modello multibody più realistico del veicolo, presente nella Vehicle Dynamics Library del software Dymola. Infine, verranno mostrate le linee guida per la soluzione del problema nel caso di drifing, insieme all’analisi dei pregi e difetti dell’approccio di feedback linearization.