Autonom regulering af en quadrotor som følger hurtige trajectorier
Author
Friis, Anders
Term
10. term
Publication year
2010
Submitted on
2010-06-03
Pages
78
Abstract
Dette speciale undersøger, hvordan en miniature quadrotor (en lille drone med fire rotorer) kan flyve autonomt og robust, samtidig med at den følger hurtigt bevægende referencebaner med minimal forsinkelse. Specialet indleder med en generel gennemgang af, hvordan quadrotorer fungerer og styres. Der udledes en matematisk model for X-3D quadrotoren fra Ascending Technology. For at estimere quadrotorens tilstand under flyvning kombineres en IMU-drevet model med et Extended Kalman Filter (EKF), som samler målinger fra flere sensorer (sensorfusion) og kan håndtere svigtende sensorer. To styringsmetoder udvikles og afprøves: en Linear Quadratic Regulator (LQR) med forskellige referencemodeller og en robust H-controller, der er designet til at håndtere usikkerheder. LQR’en gav gode resultater, mens den robuste H-controller ikke kunne stabilisere quadrotoren i virkelig flyvning og kun virkede i simulation. Dette antages at skyldes antagelsen om, at den ombordværende controller er tilstrækkeligt hurtig til at se bort fra dynamik fra controlleren, motorstyringen og aerodynamikken. Med den afledte estimator og LQR’en, og med feedforward af referencehastigheden (dvs. brug af den ønskede hastighed direkte i styringen), kunne quadrotoren følge hurtige baner med minimal tidslag.
This thesis explores how a miniature quadrotor (a small drone with four rotors) can fly autonomously and robustly while closely tracking fast-moving reference trajectories with minimal delay. It begins with a general overview of how quadrotors operate and are controlled. A mathematical model is derived for the X-3D quadrotor from Ascending Technology. To estimate the vehicle’s state during flight, an IMU-driven model is combined with an Extended Kalman Filter (EKF), which fuses measurements from multiple sensors and can handle failing sensors. Two control approaches are developed and tested: a Linear Quadratic Regulator (LQR) using different reference models, and a robust H controller designed to handle uncertainties. The LQR achieved good performance, whereas the robust H controller could not stabilize the quadrotor in real flight and worked only in simulation. This is assumed to be due to the simplifying assumption that the onboard controller is fast enough to ignore dynamics introduced by the controller, motor control, and aerodynamics. With the derived estimator and the LQR, using feedforward of the reference velocity (i.e., using the desired speed directly in the control), the quadrotor was able to follow fast trajectories with minimal time lag.
[This abstract was generated with the help of AI]
Documents