Multibody modeling and adaptive control for a tiltrotor quadcopter UAV

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are a rapidly developing technology with a quickly growing market all around the globe. There are many types of UAVs, but by large the most common ones are small multirotor vehicles capable of vertical take off and landing. These vehicles can be easily controlled from a safe distance and can carry many types of payloads like cameras, LIDARs and other sensing equipment. These vehicles, commonly referred as drones, have four or more rotors all lying in the same plane, and use attitude control to incline the thrust, which allows them to move in any desired position. In this thesis we will study a variation of these vehicles, the quadcopter tiltrotor UAV: a vehicle in which the thrust can be potentially applied in any direction in the airframe by tilting the propellers, thereby achieving full actuation capabilities. The potential for these vehicles in the market is large, as they allow to interact with the environment and exert forces, possibly bringing drones beyond their role as pure observers. Instrumentation for inspection, measurement and manipulation is being developed for these highly versatile vehicles. In this thesis we will develop a mathematical model to describe the motion and dynamics of the vehicle using a global lagrangian formulation on manifolds, considering the drone as a multibody system. We will then use this model to create a highly accurate simulator and study the effects of the moving parts on the drone dynamics and flight performance. We will then tune a baseline P-PID controller on the linearized dynamics and develop a closed-loop model reference adaptive controller to address a key issue of the quadcopter tiltrotor drone itself and of the aerial manipulation field in general: center of mass deviation. Finally we will present and discuss the experimental results with a prototype developed at the Aerospace Systems and Control Laboratory of Politecnico di Milano, which showed large performance improvements with respect to the baseline solution thanks to accurate estimation of the center of mass position.

Gli aeromobili a pilotaggio remoto, o unmanned aerial vehicles (UAV), sono una tecnologia in costante evoluzione con un mercato in rapida crescita in tutto il mondo. Tra le numerose tipologie di UAV, i più diffusi sono piccoli veicoli multirotore capaci di decollo e atterraggio verticale. Questi veicoli possono essere facilmente controllati a distanza e consentono di operare con diversi tipi di strumentazione come telecamere, lidar e altri dispositivi sensoriali. Essi hanno quattro o più rotori tutti disposti sullo stesso piano e utilizzano il controllo dell'assetto per inclinare la spinta e creare forze nella direzione orizzontale. In questa tesi studieremo una variante di questi velivoli, il drone quadricottero con rotore basculante. Un velivolo in grado di dirigere a piacimento la spinta dei suoi propulsori e generare forze in qualsiasi direzione, diventando completamente attuato. Il potenziale di questi veicoli sul mercato è vasto, poiché consentono di interagire con l'ambiente e di esercitare forze, portando eventualmente i droni oltre il loro ruolo di semplici osservatori. Strumentazione per ispezioni, misurazioni e manipolazioni è in via di sviluppo per questi velivoli altamente versatili. In questa tesi svilupperemo un modello matematico per descrivere la cinematica e la dinamica del veicolo utilizzando una formulazione Lagrangiana globale su manifolds, considerando il drone come un sistema composto da diversi corpi rigidi. Successivamente utilizzeremo questo modello per creare un simulatore altamente accurato e studiare gli effetti delle parti in movimento sulla dinamica del drone e sulle prestazioni di volo. Successivamente regoleremo un controllore P-PID sulla dinamica linearizzata e svilupperemo un controllore adattativo con modello di riferimento a ciclo chiuso per affrontare un problema chiave del drone stesso e del campo della manipolazione aerea in generale: la deviazione del centro di massa. Infine, presenteremo e discuteremo i risultati sperimentali, che hanno mostrato grandi miglioramenti nella compensazione dell'effetto grazie a una precisa stima della posizione del centro di massa.