Model reference adaptive control strategies for tiltable propellers UAVs

Nowadays, unnamed aerial vehicles (UAV) are more and more exploited in many field of applications. The term UAV, generally called drone, usually refers to a category of multi-rotor Vertical Take-Off and Landing (VTOL) platforms equipped with four or more motors characterized by the absence of the pilot aboard the aircraft. Currently, the most used and famous UAVs are the well known co-planar drones, which were the first ones to be developed. Therefore, there is an extensive documentation regarding methods and control systems that can improve their performance; however, they are physically limited because of their thrust production along a single direction only. This work will focus on a new kind of drone and in particular on quadrotors UAVs with tiltable propellers. These platforms have an over-actuated structure that ideally allows to independently control the six Degrees Of Freedom (DOFs) of a rigid body in space. This is possible thanks to the use of eight actuators: four brush-less motors, at which the propellers are fixed and that generate the thrust; four servo-actuators, which tilt the motors and that change the direction of the thrust vector in the aircraft frame. Today, the control algorithms for this type of applications are still under study and they present some important limitations mainly related to the complex and uncertain dynamics of tiltable propellers UAVs. For this reason, the purpose of this thesis is to design, analyse and apply model reference adaptive control algorithms to a mathematical model of tiltable propellers UAVs. This work will try to place emphasis on the quadrotor tracking capabilities together with the control system ease of tuning and implementation. In order to comprehend the possible improvements of these new architectures, the system response will be also compared to the one of a tiltable propellers UAV in which the last state of the art controller runs. More in detail, after a short presentation of the object under study, first of all the present thesis will illustrate the main limitations of the current control strategies and it will present the most advanced tilt-arm simulator adopted. Secondly, it will follow a recap of the most recent model reference adaptive control architectures, focusing on their mathematical background, their limitations and their possible strategy of implementation for the problem of controlling a tiltable propellers UAV. More specifically, the Model Reference Adaptive Controller (MRAC) and Closed-loop Model Reference Adaptive Controller (CMRAC) will be analysed. We will consider a decoupled control design for the attitude and the position dynamic, since it is easier, more intuitive, and we will demonstrate to be sufficient to obtain satisfactory results. In this context, the UAV uncertain model will be derived, given that it is required to correctly implement an adaptive control architecture. Focusing on the attitude, a first simplified tiltrotor simulator will be developed to test the above cited control strategies, in order to understand which one is more suitable and performing for this precise application. Afterwards, the controller chosen will be tuned and proven separately on the attitude and on the position trough the high fidelity simulator, where many uncertain effects and non-linear dynamics will be taken into account. The results will be compared with the ones computed with the same simulator, but in which the last state of the art PID controller will be implemented. Then, the adaptation will be activated on both the UAV dynamics and the simulator outcomes obtained will be analysed. Finally, once the improvements will be verified with respect to an existing PID-based controller, a Monte Carlo simulation will be conducted to figure out the robustness of the proposed control algorithm to some uncertain model variables not included in the uncertain model used in the adaptive controller.

Al giorno d’oggi, gli aeromobili a pilotaggio remoto (APR) sono sempre più sfruttati in molti campi di applicazione. Il termine APR, generalmente chiamato drone, di solito si riferisce ad una categoria di piattaforme multi-rotore a decollo ed atterraggio verticale dotate di quattro o più motori caratterizzati dall'assenza del pilota a bordo dell'aeromobile. Attualmente, i più usati e famosi APR sono i ben noti droni co-planari, che sono stati i primi ad essere sviluppati. Pertanto, esiste una vasta documentazione riguardante metodi e sistemi di controllo che hanno l'obiettivo di migliorare le loro prestazioni; tuttavia, sono fisicamente limitati a causa della loro produzione di spinta lungo una sola direzione. Questo lavoro si concentrerà su un nuovo tipo di drone ed in particolare sui quadrirotori con eliche inclinabili. Queste piattaforme hanno una struttura sovra-attuata che idealmente permette di controllare indipendentemente i sei gradi di libertà di un corpo rigido nello spazio. Questo è possibile grazie all'utilizzo di otto attuatori: quattro motori brush-less, a cui sono fissate le eliche e che generano la spinta; e quattro servo-attuatori, che inclinano i motori e che cambiano la direzione del vettore di spinta nel sistema di riferimento dell'aeromobile. Oggi, gli algoritmi di controllo per questo tipo di applicazioni sono ancora in fase di studio e presentano alcune importanti limitazioni legate principalmente alla complessa e incerta dinamica che caratterizza gli APR ad eliche inclinabili. Per questo motivo, lo scopo di questa tesi è di progettare, analizzare e applicare algoritmi di controllo adattivo a modello di riferimento ad un modello matematico del drone ad eliche inclinabili. Questo lavoro cercherà di porre l'accento sulle capacità di tracking del quadrirotore insieme alla facilità di taratura del sistema di controllo e alla sua implementazione. Per comprendere i possibili miglioramenti di queste nuove architetture, la risposta del sistema sarà anche comparata a quella di un APR ad eliche inclinabili in cui gira l'ultimo controllore all'attuale stato dell'arte. Più in dettaglio, dopo una breve presentazione dell'oggetto in esame, prima di tutto la presente tesi illustrerà i principali limiti delle attuali strategie di controllo e presenterà il simulatore adottato più avanzato. In secondo luogo, seguirà un riepilogo delle più recenti architetture di controllo adattivo a modello di riferimento, concentrandosi sul loro background matematico, sui loro limiti e sulla loro possibile strategia di implementazione per il problema di controllo di un drone ad eliche inclinabili. Più specificamente, saranno analizzati il Model Reference Adaptive Controller (MRAC) e il Closed-loop Model Reference Adaptive Controller (CMRAC). Prenderemo in considerazione un design di controllo disaccoppiato per la dinamica di assetto e di posizione, dal momento che è più facile, più intuitivo, e dimostreremo di essere sufficiente per ottenere risultati soddisfacenti. In questo contesto, il modello incerto dell'APR verrà derivato, dato che è necessario per implementare correttamente un'architettura di controllo adattivo. Concentrandosi sull'assetto, verrà sviluppato un primo simulatore semplificato per testare le strategie di controllo sopra citate, al fine di capire quale sia la più adatta e performante per questa precisa applicazione. Successivamente, il controller scelto verrà tarato e collaudato separatamente sull'assetto e sulla posizione attraverso il simulatore ad alta fedeltà, dove verranno presi in considerazione molti effetti incerti e dinamiche non lineari. I risultati saranno confrontati con quelli calcolati con lo stesso simulatore, ma in cui sarà implementato l'ultimo controller PID all'attuale stato dell'arte. Quindi, l'adattamento sarà attivato sia sulla dinamica di assetto che di posizione e i risultati ottenuti dal simulatore verranno analizzati. Infine, una volta verificati i miglioramenti rispetto ad un controller PID, verrà condotta una simulazione di Monte Carlo per capire la robustezza dell'algoritmo di controllo proposto ad alcune variabili di modello incerto non incluse nel modello incerto utilizzato per il controllore adattivo.