Control of coaxial trirotor autonomous unmanned aerial vehicle

The main contents of this thesis is to test two different control laws for a Coaxial Trirotor Unmanned Aerial Vehicles (UAV); after some aeronautics background review, the UAV dynamic models are built based on Newton-Euler Formalism and Euler-Lagrange Formalism respectively. It’s worthy to notice the rotorcraft is under-actuated system by nature, as we can only generate four virtual control inputs for the six Degree of Freedom (DOF) 3D rigid body. After decoupling, the 6-DOF is grouped into two cascaded sub-systems. Then linear PID controllers are designed for each of these DOFs based on small angle approximation. As there are six motors available to generate the four virtual control inputs, the propeller sub-system is over-actuated. The classical Moore-Penrose Pseudo-Inverse method is employed to realise the control allocation. Some efforts are made to design a proper constrain handler algorithm for this Multi-Input Multi-Output system, with emphasis on a method to guarantee the flight in longitudinal and lateral directions without compromising the altitude performance. Given the magnitude and rate limits of propeller system, a Dynamic Saturation plus Directionality Compensation constrain handler block is proposed. In the second part, we focus on the Passivity Based Control (PBC) law – a way to design controllers from energy point of view. The dynamic equations, then, are re-arranged in Port-Controlled Hamiltonian formalism. By the Interconnection and Damping Assignment–Passivity-Based Control (IDA-PBC) techniques, two non-linear controllers are designed for translation and rotation parts respectively. It proves that the stablisation control only involves potential energy shaping, and it’s equivalent to PD plus Gravity compensation controller, which are widely used in robotics fields. Whereas for trajectory tracking control, both potential and kinematic energies need to be shaped, thus, an error system is developed, and again controllers are developed based on IDA-PBC. In order to deal with disturbance and model or parameter uncertainties, by dynamic extension, an integration action is added to the control law. It suggests that, the results nonlinear controller shares the same structure as a nonlinear PID one. Some simulations are run to compare between the two controllers.

L'obbiettivo principale di questa tesi è testare due diverse leggi di controllo di un Coaxial Trirotor Unmanned Aerial Vehicles (UAV); a seguito di revisioni aeronautiche di base, i modelli dinamici UA sono costruiti sulla base del formalismo di Newton-Eulero e di Eulero-Lagrange. E' importante notare come il rotocraft sia sotto-azionato, poiché è possibile produrre solo quattro imputs virtuali di controllo per i sei Gradi Di Libertà (GDL) del corpo rigido in 3D. A seguito del disaccoppiamento, i 6-GDL sono raggruppati in due sottosistemi. Ad ogni GDL sono poi assegnati dei controllori lineari PID utilizzando l'approssimazione per piccoli angoli. Poiché sono presenti sei motori in grado di generare i quattro imputs di controllo virtuali, il sotto-sistema dell'elica è sovra-azionato. Il metodo classico della pseudo-inversa di Moore-Penrose è applicato per l'assegnazione del controllo. Sono stati compiuti sforzi per costruire un algoritmo adatto a questo sistema Multi-Input Multi-Output, ponendo particolare attenzione a cercare un metodo che garantisca il volo in direzione longitudinale e laterale senza compromettere la performance in altezza. Dati i limiti di ampiezza e RATE del sistema elica, è azionato un blocco vincolante di gestione Saturazione Dinamica-Compensazione Direzionale. Nella seconda parte, ci siamo focalizzati sulla legge del Passivity Based Control (PBC) – un modo per progettare i controllori dal punto di vista dell'energia. Le equazioni dinamiche sono quindi ri-arrangiate secondo il formalismo Hamiltoniano Port-Controlled. Utilizzando le tecniche di Interconnection and Damping Assignment–Passivity-Based Control (IDA-PBC), sono stati progettati due controllori non-lineari per le parti traslazionali e rotazionali rispettivamente. Questo prova che il controllo di stabilizzazione sviluppa solo lo shaping dell'energia potenziale, ed è equivalente ad un cotrollore di compensazione PD plus Gravity, che è molto usato nel campo della robotica. Poiché per il controllo della traiettoria è necessario configurare sia l'energia cinetica che l'energia potenziale, si genera un errore nel sistema, e ancora una volta abbiamo sviluppato controllori sulla base delle tecniche IDA-PBC. Per agire sui disturbi e i parametri di incertezza, è necessaria un'azione di integrazione in aggiunta alla legge di controllo. Ciò suggerisce che, il controllore non lineare ha la stessa struttura di un PID. Sono state effettuate alcune simulazioni per comparare i due controllori.