Application of distributed MPC algorithms to a pointer-drone system

The limited flight endurance of unmanned aerial vehicles (UAVs) represents a fundamental bottleneck for applications requiring persistent aerial presence. SunCubes, an Italian startup, addresses this limitation with laser-based wireless power beaming. The effective implementation of this technology, however, hinges on a critical control challenge: the system, composed of a pointer and a drone, must be jointly controlled in real time to maintain sub-degree pointing accuracy throughout the mission, despite the drone's motion and external disturbances. This thesis addresses this challenge by formulating, implementing and validating different Distributed Model Predictive Control (DMPC) strategies for the pointer-drone system. Three algorithms of increasing complexity were selected, formulated and applied to the pointer-drone system: a non-cooperative, non-iterative scheme, a non-cooperative scheme with explicit compatibility constraints, and a cooperative, sequential scheme. The three algorithms are implemented in Python using the Acados optimal control solver and validated in Software-In-The-Loop simulation, achieving a steady-state pointing RMSE below 0.03°, well within the 0.2° threshold set by the company. The first algorithm is then deployed in Processor-In-The-Loop testing on two microcontrollers: the STM32H563ZI, on which the so-called ASAP-MPC real-time scheme is required to maintain stability, and the STM32H753ZI, which runs the selected implementation at 10--11 ms per step without any workaround. This embedded deployment, achieved at a power consumption lower than conventional companion computers, represents, to the best of the author's knowledge, the first documented instance of an Acados-based DMPC algorithm running on a bare-metal microcontroller. Finally, a partial Hardware-In-The-Loop campaign successfully validates the same algorithm on the real pointer hardware, with a pointing accuracy still below the threshold. These results confirm the feasibility of a distributed, embedded MPC approach for real-time laser pointing in UAV power beaming applications, and lay the groundwork for full Hardware-In-The-Loop validation and an extension of the control problem to include the laser itself.

La limitata autonomia di volo di un velivolo a pilotaggio remoto (UAV) rappresenta un limite fondamentale per applicazioni che richiedono una presenza aerea persistente. SunCubes, una startup italiana, affronta questo limite attraverso il power-beaming laser. L'effettiva implementazione di questa tecnologia presenta però un punto critico da affrontare: il puntatore e il drone che compongono il sistema, devono essere controllati congiuntamente in tempo reale per mantenere un'accuratezza di puntamento inferiore al grado per tutta la missione, nonostante i movimenti del drone e la presenza di disturbi esterni. Questa tesi affronta il problema citato formulando, implementando e validando una strategia di controllo predittivo distribuito (DMPC) per il sistema formato da puntatore e drone. Tre algoritmi di crescente complessità sono selezionati, formulati per il sistema in considerazione e applicati al sistema puntatore-drone: uno schema non-cooperativo e non-iterativo, uno schema non-cooperativo con vincoli espliciti di compatibilità, e uno schema cooperativo e sequenziale. I tre algoritmi sono implementati in Python usando il solver di problemi di ottimo Acados e validati in simulazione Software-In-The-Loop, risultando in un RMSE sul puntamento a regime sotto 0.03°, ben al di sotto della soglia di 0.2° richiesta dall'azienda. La prima formulazione è stata poi implementata su due microcontrollori nel testing Processor-In-The-Loop: lo STM32H563ZI, che ha richiesto lo schema real-time ASAP-MPC per mantenere stabilità, e lo STM32H753ZI, che esegue l'implementazione in questione a 10-11 ms per step senza accorgimenti. Questo deployment embedded, ottenuto con un consumo energetico minore di un companion computer convenzionale, rappresenta, per quanto a conoscenza dell'autore, la prima istanza documentata di un algoritmo DMPC basato su Acados implementato su un microcontrollore. Infine, una parziale campagna di test Hardware-In-The-Loop valida con successo il primo algoritmo sul vero puntatore, con un'accuratezza nel puntamento sempre al di sotto della soglia richiesta. Questi risultati confermano la fattibilità di un approccio MPC distribuito ed embedded per pointing laser in tempo reale in applicazioni di power beaming per UAV, e getta le basi per una completa validazione Hardware-In-The-Loop e un'estensione del problema di controllo che includa il laser stesso.