Conception, modélisation et commande robuste de drones à rotors pivotants pour l’interaction aérienne autonome

Design, modeling and robust control of a quad tilting-rotor drone for autonomous aerial interaction

• Auteur / Autrice : Tariq Zioud
• Direction : Ouiddad Labbani-Igbida, Juan Antonio Escareno
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences et ingénierie pour l’information
• Date : Soutenance le 11/12/2023
• Etablissement(s) : Limoges
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et Ingénierie (Limoges ; 2022-)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : XLIM
• Jury : Président / Présidente : Nicolas Marchand
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Sylvain Bertrand, Paolo Robuffo Giordano
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Nicolas Marchand, Pedro Castillo-García

Mots clés

Mots clés contrôlés

Innovation

Robots autonomes

Simulation, Méthodes de

Commande automatique

Drones

Mots clés libres

Drones

UAV

Multirotor

Propulseurs pivotants

Contrôle

Commande Optimale

Commande basée sur le modèle

Commande robuste

Observation

Perturbations

Drones

UAS

Multirotor

Tilting Thruster

Control

Optimal Control

Model-Based Control

Robust Control

Observation

Disturbances

Résumé

Ce travail s'inscrit dans le cadre du projet régional qui a pour objectif de concevoir un drone échantillonneur polyvalent, capable à la fois de prélever des échantillons d'eau et d'embarquer divers capteurs pour effectuer des mesures physiques et chimiques sur site. Selon la nature de la tâche à accomplir, le drone doit être en mesure de maintenir une position stationnaire (par exemple, lors de la collecte d'un échantillon d'eau) ou de se déplacer en vol (par exemple, lors de mesures de température ou de pH). Au cours de cette thèse, nous avons développé un quadrirotor baptisé Xtilt, doté de propulseurs pivotants, lui permettant de combiner deux modes de vol, à savoir le vol stationnaire et le vol de croisière. Sur le plan scientifique, notre travail a consisté en une modélisation du Xtilt en utilisant le formalisme d'Euler-Lagrange, en prenant en compte les effets aérodynamiques, ainsi qu'une étude détaillée en mécanique des fluides computationnelle (CFD) du châssis du drone. Pour faire face aux perturbations internes et externes, nous avons proposé des lois de commande robustes, notamment la commande linéaire intégrale quadratique gaussienne à état étendu (ES-iLQG). Cette méthode comprend une amélioration de l'approche LQG intégrant un filtre de Kalman linéaire à état étendu (ES-LKF) pour l'estimation des perturbations et un régulateur intégral linéaire quadratique (iLQR). Nous avons également testé d'autres lois de commande robustes basées sur la commande prédictive MPC (Model Predictive Control), y compris l'intégral MPC et MPSMC. Ces approches visent à combiner à la fois des lois de commande robustes et optimales, en tenant compte des limitations du drone. Enfin, nous avons réalisé un prototype opérationnel capable de suivre des trajectoires en position et en vitesse. Le châssis a été conçu en CAO et fabriqué en impression 3D. Notre architecture système intègre les différentes lois de commande développées en langage C/C++ au sein de l'écosystème ROS sur calculateur embarqué. Des résultats expérimentaux prometteurs ont été obtenus lors de scénarios de suivi de trajectoire en présence de perturbations.

This research is part of a regional project aimed at designing a versatile sampling drone capable of both collecting water samples and carrying various sensors for on-site physical and chemical measurements. Depending on the task at hand, the drone must be able to maintain a stationary position (e.g., during water sample collection) or move in flight (e.g., while measuring temperature or pH). During this doctoral study, we developed a quadrotor named Xtilt, equipped with tilting thrusters, enabling it to seamlessly transition between two flight modes: hovering and cruising. From a scientific perspective, our work encompassed modeling Xtilt using the Euler-Lagrange formalism, taking into account aerodynamic effects, and conducting an extensive study in computational fluid dynamics (CFD) of the drone's chassis. To address internal and external disturbances, we introduced robust control laws, including the Extended State Integral Quadratic Gaussian Control (ES-iLQG). This methodology represents an enhancement of the LQG approach by incorporating an Extended State Kalman Filter (ES-LKF) for disturbance estimation and a Linear Quadratic Integral Regulator (iLQR). We also explored alternative robust control laws based on Model Predictive Control (MPC), such as Integral MPC and MPSMC. These approaches aim to harmonize robustness with optimality while accommodating the drone's limitations. Lastly, we constructed an operational prototype capable of tracking position and velocity trajectories. The chassis was designed using Computer-Aided Design (CAD) software and manufactured using 3D printing technology. Our system architecture integrates the various control laws developed in C/C++ within the ROS ecosystem on an embedded computing platform. Promising experimental results were achieved during trajectory tracking scenarios in the presence of disturbances.