Non linear modeling of a micro VTOL UAV : implementation and testing of control algorithms for indoor flights

This thesis concerns non linear modeling, control design and testing of micro Vertical Take Off and Landing (VTOL) Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) with particular focus on quadrotors. A mathematical model derived from Newton's second law of motion on rigid bodies is employed for simulation and control of the aforementioned systems. Linear and non-linear control algorithms are applied and experimentally tested in indoor environments to test control performances under two different reference trajectories: a piecewise constant one and a time-varying one. In particular, as regards the implemented control architectures, a Proportional Integral Derivative (PID) controller, a Linear Quadratic Regulator (LQR) and a Feedback Linearization controller are proposed and compared under different scenarios. Indeed, wind disturbances, sensor noises and model uncertainties are added to the basic scenario to test controllers robustness. However, dealing with state-feedback controllers, state estimation is needed since measurement systems do not provide the full state-vector. Two different state estimation techniques are employed. A Kalman Filter is implemented to estimate translational states and a Complementary Filter for rotational ones. Finally, the implemented control algorithms are tested on the real quadrotor and the performances of the different controllers are compared based on quantitative and objective indices

Questa tesi riguarda la modellazione non lineare, la progettazione e la sperimentazione di tecniche di controllo di micro VTOL UAV con particolare attenzione ai quadricotteri. Per la simulazione e il controllo dei precedenti sistemi viene utilizzato un modello matematico derivato dalla seconda legge di Newton sui corpi rigidi. Algoritmi di controllo lineari e non lineari sono applicati e testati sperimentalmente in ambienti interni per validare le prestazioni dei controllori con due diverse traiettorie di riferimento: una costante a tratti e una variabile nel tempo. In particolare, per quanto riguarda le tecniche di controllo implementate, vengono proposti un controllore Proportional Integral Derivative (PID), un Linear Quadratic Regulator (LQR) e un Feedback Linearization e confrontati in diversi scenari. Infatti, allo scenario di base vengono aggiunti disturbi causati dal vento, rumore dei sensori e incertezze del modello per testare la robustezza dei controllori stessi. Tuttavia, trattandosi di controllori richiedenti in feedback lo stato del sistema, risulta necessaria una stima dello stesso, poichè i sistemi di misura non forniscono l'intero vettore. Vengono impiegate due diverse tecniche di stima dello stato. Viene implementato un filtro di Kalman per stimare gli stati traslazionali e un Fi ltro Complementare per quelli rotazionali. In fine, gli algoritmi di controllo implementati sono testati sul quadricottero reale e le loro prestazioni sono confrontate sulla base di indici quantitativi e oggettivi.