Contrôle hiérarchique fiable pour les systèmes multicoptères

Reliable hierarchical control for multicopter systems

• Auteur / Autrice : Ngoc Thinh Nguyen
• Direction : Laurent Lefèvre
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique et productique
• Date : Soutenance le 09/12/2019
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal (Grenoble ; 199.-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de conception et d'intégration des systèmes (Valence ; 1996-....)
• Jury : Président / Présidente : Mazen Alamir
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Ionela Prodan, Julien Marzat
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Tor Arne Johansen, Fernando Lobo Pereira

Mots clés

Mots clés contrôlés

Systèmes non linéaires

Rétroaction (électronique)

Commande prédictive

Optimisation hiérarchique

Mots clés libres

Commande hiérarchique

Planification de mouvement

Multicoptères

Commande prédictive non linéaire

Platitude différentielle

Linéarisation de rétroaction de commande

Hierarchical control

Motion planning

Multicopters

Nonlinear Model Predictive Control

Differential flatness

Feedback Linearization Control

Résumé

Le but de cette thèse est de proposer des lois de commande fiables pour la planification du mouvement d'un système multicoptère sous contraintes et événements inattendus (par exemple, des défauts d'actionneur). Une architecture hiérarchique qui sépare la commande en position et attitude est proposée. Au niveau haut, l'erreur de position est calculé et la pousée, ainsi que les angles désirés qui en découlant sont fournis au contrôleur d'attitude de niveau bas qui stabilise le système autour des angles désirés.La fiabilité du système est assurée par une combinaison cohérente des commandes par de platitude différentielle, par linéarisation et prédictive nonlinéaire (NMPC). Les principales contributions de la thèse sont les suivantes:i) La caractéristique des contraintes sur entrées et états du système (position et vitesse de l’angle, etc). Celles-ci sont ensuite appliquées pour la conception de trajectoires contraintes (combinant la platitude differentielle et linéarisation par feedback via l'utilisation d’une paramétrisation des trajectoires poursuivies par B-splines).ii) Des conceptions de commande de type NMPC pour un système obtenu après linéarisation par feedback (Computed Torque Control), avec des garanties de faisabilité récursives. Nous montrons en particlier qu'éviter les linéarisations usuelles de la dynamique améliore les performances (i.e. réduit l'horizon de prédiction, élargit la région terminale et réduit la complexité du problème). Des améliorations proposées permettent ensuite d'assouplir assouplirssent l'exigence d'invariance d'ensemble et éliminent la nécessité de contraintes de stabilisation terminales. Des généralisations pour des systèmes linéarisables similaires sont discutées.iii) un schéma hiérarchique de commande tolérante aux pannes de rotor (rotor bloqué).Les résultats sont validés par des simulations et des expériences de laboratoire impliquant un nano-quadricoptère.

The goal of this thesis is to propose reliable control laws for the motion planning of a multicopter system under constraints and unexpected events (e.g., actuator faults). A hierarchical control architecture which decouples the scheme into position and attitude control is proposed. At the high level the position controller calculates the position error and provides the desired thrust and angles to the attitude controller at the low level to stabilize the system around the desired angles. The scheme's reliability (i.e., ensuring feasibility, stability and constraint validation) is done through a coherent merging of differential flatness, feedback linearization and Nonlinear Model Predictive Control (NMPC). Hence, the main thesis contributions lie in:i) The analysis and design of bounds which characterize the various inputs and states of the system (angle position and velocity, torques, etc.). These are subsequently applied for constrained trajectory design (which combines differential flatness and feedback linearization through the use of B-spline parametrizations).ii) Designs which exploit the ``computed-torque control law'' as local control within an NMPC with recursive feasibility guarantees. We show that avoiding the standard linearizations employed for nonlinear dynamics improves performance (in the sense of reducing the prediction horizon, enlarging the terminal region and reducing the problem's complexity). Further advances relax the requirement of set invariance and even discard the need for terminal stabilizing constraints. Generalizations for similar feedback linearizable systems are discussed.iii) A hierarchical optimization-based FTC (Fault Tolerant Control) scheme to counteract a stuck rotor fault. This is done through control reconfiguration at both high and low levels, coupled with a fault diagnosis mechanism capable of handling fault detection, isolation and estimation.The results are validated over extensive simulations and laboratory experiments involving a nano-quadcopter.