Nonlinear model predictive control for multi-rotor aerial vehicles under visual-perceptive constraints

Nowadays, multi-rotor aerial vehicles (MRAVs) have gained a lot of success thanks to their incredible agility, their relatively low-cost and short deployment times for a vast range of applications. The task accomplishment depends on their ability to perceive the sorrounding environment, which is usually performed through vision cameras, consituting the de-facto standard in their on-board sensing equipment. Neglecting perception may lead not only to the impossibility to achieve the mission objectives, but also to potential safety hazards for the humans nearby. This motivates the need of a control framework that allows the robot to accomplish the task, while allowing it to mantain the perceivability of the sorrounding environment, naturally arises. In recent years, Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) has emerged as a promising control approach thanks to its ability to compute the control action as a result of an optimization problem, where a cost function is being minimized and a series of hard constraints is satisfied. Moreover, thanks to recent research efforts, it is possible to mitigate the computational burden produced by solving on-the-fly a constrained nonlinear optimization problem, making it a suitable candidate for these fast dynamical systems. The purpose of this thesis is to provide a NMPC technique not only intended to stabilize a generic MRAV and let it track a desired reference trajectory, but also to assure that some perception requirements are met, while its actuators' limitations are respected. Therefore, starting from the modelization of a generic MRAV, the formulation of the Optimal Control Problem for an aerial vehicle subject to actuation and perception-based constraints will be derived. Particulary, the original contribution of this work is to provide an effective mathematical formulation of those perception-based constraints, which involve mantaining perceivability of a static or moving feature point located on the ground. The effectiveness of the proposed control method, as well as the role played by perception in finding a feasible solution of the Optimal Control Problem, will be shown through simulation and experimental results.

La diffusione di veicoli aerei multirotore ha avuto recentemente molto successo grazie alla loro estrema manovrabilità, il loro costo relativamente contenuto e la possibilità di impiegarli in un vasto numero di applicazioni. Il conseguimento della missione dipende in larga misura dalla loro abilità di percepire l'ambiente circostante, che è solitamente reso possibile dall'impiego di videocamere usate comunemente nella loro sensoristica di bordo. Trascurare il ruolo della percezione non solo può impedire il raggiungimento degli obiettivi prefissati, ma può anche far sorgere potenziali pericoli per le persone circostanti. Ciò giustifica la necessità di una tecnica di controllo che sia in grado di permettere al robot di eseguire il compito predeterminato e, al tempo stesso, di permettergli di percepire l'ambiente circostante. Negli ultimi anni, le tecniche di controllo predittivo hanno guadagnato molta popolarità, grazie alla loro abilità di produrre un'azione di controllo come risultato di un problema di ottimizzazione, dove una cifra di costo viene minimizzata soddisfando una serie di vincoli. Inoltre, il loro impiego nel controllo di multirotori è stato reso possibile dai recenti progressi condotti dalla comunità scientifica nel ridurre il carico computazionale associato alla risoluzione di tale problema in tempo reale. Lo scopo della tesi è quello di fornire una strategia di controllo rivolta non solo a stabilizzare un generico multirotore e di permettergli di seguire una traiettoria di riferimento, ma anche di garantire il rispetto di limiti di varia natura. Successivamente alla modellazione del sistema, verrà formulato il problema di controllo per un multirotore, soggetto a vincoli sugli attuatori ed altri imposti da requisiti di visione. In particolare il contributo originale di questo lavoro è quello di fornire una descrizione matematica di vincoli che consentono di mantenere visibile un punto di interesse, statico o in movimento. L'efficacia del metodo proposto e il ruolo che gioca la percezione nell'ottenimento di una soluzione al problema affrontato, saranno mostrati attraverso risultati ottenuti in simulazione ed in esperimenti reali.