Multirotor UAV control via dynamic inversion

With the surge in popularity of unmanned aerial vehicles (UAVs), many new applications call for bleeding edge requirements on the performance and stability of the UAV drones. This research aims at developing a control law starting from the inversion of the system dynamics, enabling tailored and complex control strategies that can be applied to handle different operational constraints. Considering the comprehensive dynamical model of the UAV drone, a grey-box identification campaign was carried out using flight data. The problem encompasses the lateral, longitudinal, directional, and vertical dynamics in a multiple-input-multiple-output (MIMO) structure. With the identified system, a dynamic inversion based controller is designed for stability and performance. Additionally, robust stability analysis is carried out to assess the performance in the presence of perturbation and uncertainty using classical methods and μ-synthesis. The designed controller is simulated using Model-in-the-loop (MIL) and then implemented in a Software-in-the-loop (SIL) environment. Flight experiments are performed at the FlyART laboratory of Politecnico di Milano to assess the stability and performance of the designed controller.

Con l'aumento della popolarità dei aeromobili a pilotaggio remoto (APR), molte nuove applicazioni richiedono requisiti all'avanguardia per le prestazioni e la stabilità dei droni APR. Questa ricerca mira a sviluppare una legge di controllo a partire dall'inversione della dinamica di sistema, consentendo strategie di controllo personalizzate e complesse che possono essere applicate per gestire diverse limitazioni operative. Considerando il modello dinamico completo del drone APR, è stata condotta una campagna di identificazione di tipo grey-box utilizzando dati di volo. Il problema include la dinamica laterale, longitudinale, direzionale e verticale in una struttura multi-input-multi-output (MIMO). Con il sistema identificato, è stato progettato un controllore basato sull'inversione dinamica per la stabilità e le prestazioni. Inoltre, è stata effettuata un'analisi della stabilità robusta per valutare le prestazioni in presenza di perturbazioni e incertezze utilizzando metodi classici e μ-synthesis. Il controllore progettato è simulato utilizzando Model-in-the-loop (MIL) e successivamente implementato in un ambiente Software-in-the-loop (SIL). Sono stati eseguiti esperimenti di volo presso il laboratorio FlyART del Politecnico di Milano per valutare la stabilità e le prestazioni del controllore progettato.