Benchmark de control de la orientación de un multirrotor en una estructura de rotación con tres grados de libertad

Javier Rico-Azagra, M. Gil-Martínez, R. Rico, S. Nájera, C. Elvira

Resumen

Un cuatrirrotor con todo el equipamiento de vuelo se encuentra fijado a una estructura que permite la rotación en el espacio sin desplazamiento. Además, un conjunto de herramientas software desarrolladas con MATLAB-Simulink® ejecutan la programación de su controladora y gestionan la transmisión en tiempo real de consignas y estados del vuelo pilotado remotamente. Para este banco de pruebas se ofrece un simulador que reproduce fielmente el comportamiento del sistema real con el fin de plantear un benchmark de Ingeniería de Control. El problema propuesto es controlar la orientación del mutirrotor definida por los ángulos de Euler. Para ello, deben generarse las tres acciones de control que atacan al sistema de propulsión, considerando las velocidades y ángulos que estima el sistema de navegacion y las consignas angulares. Para lograr un mayor realismo, en las pruebas de comportamiento se pueden modificar la tensión de alimentación, que simula el nivel de carga de la batería, y una acción de control que emula el control de la altura, lo que da lugar a diferentes puntos de operación. El simulador permite configurar experimentos en lazo abierto o cerrado, para tareas de identificación o para analizar el comportamiento de los controladores en diferentes puntos de operación y ante diferentes entradas. El objetivo final es incorporar una ley de control que mejore el comportamiento dado como referencia para cierto experimento. Tras una simulación, una función de evaluación cuantifica las diferencias en el error de seguimiento y en la acción de control entre el control actual y el de referencia para cada grado de libertad. El principal desafío es optimizar el reducido ancho de banda disponible para controlar un sistema dinámico complejo.


Palabras clave

Vehículo aéreo no tripulado (UAV); Cuatrirrotor \sep Control de actitud; Educación en control; Simulador; Entorno de experimentación

Clasificación por materias

Ingeniería de control; Control automático de vehículos aéreos no tripulados (UAV); Entornos de experimentación en control automático

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Referencias

Al-Kaff, A., Martín, D., García, F., Escalera, A., María Armingol, J., 2018. Survey of computer vision algorithms and applications for unmanned aerial vehicles. Expert Systems with Applications 92, 447–463. doi:10.1016/j.eswa.2017.09.033.

Alzahrani, B., Oubbati, O.S., Barnawi, A., Atiquzzaman, M., Alghazzawi, D., 2020. UAV assistance paradigm: State-of-the-art in applications and challenges. Journal of Network and Computer Applications 166. doi:https://doi.org/10.1016/j.jnca.2020.102706.

Bejarano, G., Alfaya, J., Rodríguez, D., Ortega, M., Morilla, F., 2019. Control de un sistema de refrigeración. URL: http://www.dia.uned.es/~fmorilla/CIC2019/. visitado 24.07.2020.

Belmonte, L., Morales, R., Fernández-Caballero, A., 2019. Computer vision in autonomous unmanned aerial vehicles-a systematic mapping study. Applied Sciences (Switzerland) 9. doi:10.3390/app9153196.

Bermúdez, A., Casado, R., Fernández, G., Guijarro, M., Olivas, P., 2019. Drone challenge: A platform for promoting programming and robotics skills in k-12 education. International Journal of Advanced Robotic Systems 16. doi:10.1177/1729881418820425.

Blasco, X., Garcia-Nieto, S., Reynoso-Meza, G., 2012. Autonomous trajectory control of a quadricopter vehicle. simulation and evaluation [control autónomo del seguimiento de trayectorias de un vehículo cuatrirrotor. simulación y evaluación de propuestas]. RIAI - Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial 9, 194–199. doi: 10.1016/j.riai.2012.01.001.

Bondyra, A., Gasior, P., Gardecki, S., 2017. Experimental test bench for multirotor uavs. Advances in Intelligent Systems and Computing 550, 330–338. doi:10.1007/978-3-319-54042-9_30.

Boukoberine, M., Zhou, Z., Benbouzid, M., 2019. A critical review on unmanned aerial vehicles power supply and energy management: Solutions, strategies, and prospects. Applied Energy 255. doi:10.1016/j.apenergy. 2019.113823.

Chen, Y., Zhang, G., Zhuang, Y., Hu, H., 2019. Autonomous flight control for multi-rotor uavs flying at low altitude. IEEE Access 7, 42614–42625. doi:10.1109/ACCESS.2019.2908205.

Ding, X., Guo, P., Xu, K., Yu, Y., 2019. A review of aerial manipulation of small-scale rotorcraft unmanned robotic systems. Chinese Journal of Aeronautics 32, 200–214. doi:10.1016/j.cja.2018.05.012.

Ebeid, E., Skriver, M., Terkildsen, K.H., Jensen, K., Schultz, U.P., 2018. A survey of open-source uav flight controllers and flight simulators. Microprocessors and Microsystems 61, 11 – 20. doi:https://doi.org/10.1016/ j.micpro.2018.05.002.

Emran, B., Najjaran, H., 2018. A review of quadrotor: An underactuated mechanical system. Annual Reviews in Control 46, 165–180. doi:10.1016/ j.arcontrol.2018.10.009.

Fonnegra, R., Goez, G., Tobón, A., 2019. Orientation estimating in a non modeled aerial vehicle using inertial sensor fusion and machine learning techniques. RIAI - Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial 16, 415–422. doi:10.4995/riai.2019.11286.

García-Sanz, M., Elso, J., 2007. Resultados del benchmark de diseño de controladores para el cabeceo de un helicóptero. Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI 4, 117 – 120. doi:https: //doi.org/10.1016/S1697-7912(07)70251-0.

Giernacki, W., Skwierczy´nski, M., Witwicki, W., Wro´nski, P., Kozierski, P., 2017. Crazyflie 2.0 quadrotor as a platform for research and education in robotics and control engineering, pp. 37–42. doi:10.1109/MMAR.2017. 8046794.

Giurato, M., Gattazzo, P., Lovera, M., 2019. Uav lab: a multidisciplinary uav design course. IFAC-PapersOnLine 52, 490 – 495. doi:https://doi.org/ 10.1016/j.ifacol.2019.11.291. 21st IFAC Symposium on Automatic Control in Aerospace ACA 2019.

González-Vargas, A., Serna-Ramírez, J., Fory-Aguirre, C., Ojeda-Misses, A., Cardona-Ordoñez, J., Tombé-Andrade, J., Soria-López, A., 2019. A low cost, free-software platform with hard real-time performance for control engineering education. Computer Applications in Engineering Education 27, 406–418. doi:10.1002/cae.22084.

Hancer, M., Bitirgen, R., Bayezit, I., 2018. Designing 3-dof hardware-in-the loop test platform controlling multirotor vehicles. IFAC-PapersOnLine 51, 119–124. doi:10.1016/j.ifacol.2018.06.058.

Hong, J.H., Shin, H.S., Tsourdos, A., 2019. A design of a short course with cots uav system for higher education students. IFAC-PapersOnLine 52, 466 – 471. doi:https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2019.11.287. 21st IFAC Symposium on Automatic Control in Aerospace ACA 2019.

Jasim, O., Veres, S., 2020. A robust controller for multi rotor uavs. Aerospace Science and Technology 105. doi:10.1016/j.ast.2020.106010.

Jordan, S., Moore, J., Hovet, S., Box, J., Perry, J., Kirsche, K., Lewis, D., Tse, Z.T.H., 2018. State-of-the-art technologies for uav inspections. IET Radar, Sonar Navigation 12, 151–164. doi:10.1049/iet-rsn.2017.0251.

Khan, S., Jaery, M.H., Hanif, A., Asif, M.R., 2017. Teaching tool for a control systems laboratory using a quadrotor as a plant in matlab. IEEE Transactions on Education 60, 249–256. doi:10.1109/TE.2017.2653762.

Lim, H., Park, J., Lee, D., Kim, H., 2012. Build your own quadrotor: Opensource projects on unmanned aerial vehicles. IEEE Robotics and Automation Magazine 19, 33–45. doi:10.1109/MRA.2012.2205629.

Lotufo, M., Colangelo, L., Perez-Montenegro, C., Canuto, E., Novara, C., 2019. UAV quadrotor attitude control: An adrc-emc combined approach. Control Engineering Practice 84, 13–22. doi:10.1016/j.conengprac.2018.11.002.

Madridano, Campos, S., Al-Ka, A., García, F., Martín, D., Escalera, A., 2020. Vehículo aéreo no tripulado para vigilancia y monitorización de incendios. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial 17, 254–263. doi:10.4995/riai.2020.11806.

Maes, W., Steppe, K., 2019. Perspectives for remote sensing with unmanned aerial vehicles in precision agriculture. Trends in Plant Science 24, 152–164. doi:10.1016/j.tplants.2018.11.007.

Mathworks, 2020. URL: https://www.mathworks.com/solutions. html?s_tid=gn_sol. visitado 05.08.2020. MATLAB, 2018. Versión 9.5.0.1049112 (R2018b). The MathWorks Inc., Natick, Massachusetts.

Hernández-de Menéndez, M., Escobar Díaz, C., Morales-Menéndez, R., 2020. Technologies for the future of learning: state of the art. International Journal on Interactive Design and Manufacturing 14, 683–695. doi:10.1007/s12008-019-00640-0.

Mercader, P., Cánovas, C.D., Baños, A., 2019. Multivariable pid control of a boiler. RIAI - Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial 16, 15–25. doi:10.4995/riai.2018.9034.

Morilla, F., 2012. Benchmark for pid control based on the boiler control problem, pp. 346–351. doi:10.3182/20120328-3-it-3014.00059.

Mukherjee, A., Misra, S., Raghuwanshi, N., 2019. A survey of unmanned aerial sensing solutions in precision agriculture. Journal of Network and Computer Applications 148. doi:10.1016/j.jnca.2019.102461.

Nájera, S., Rico-Azagra, J., Elvira, C., Gil-Martínez, M., 2019. Plataforma giroscópica realizada mediante impresión 3d para el control de actitud y orientación de uavs multi-rotor, in: Actas de las XL Jornadas de Automática, Comité Español de Automática de la IFAC, pp. 317–323. doi:10.17979/spudc.9788497497169.317.

Nascimento, T.P., Saska, M., 2019. Position and attitude control of multirotor aerial vehicles: A survey. Annual Reviews in Control 48, 129 – 146. doi:https://doi.org/10.1016/j.arcontrol.2019.08.004.

Nitschke, C., Minami, Y., Hiromoto, M., Ohshima, H., Sato, T., 2014. A quadrocopter automatic control contest as an example of interdisciplinary design education, IEEE Computer Society. pp. 678–685. doi:10.1109/ICCAS.2014.6987866.

Nouacer, R., Hussein, M., Espinoza, H., Ouhammou, Y., Ladeira, M., Castiñeira, R., 2020. Towards a framework of key technologies for drones. Microprocessors and Microsystems 77, 103142. doi:https://doi.org/10. 1016/j.micpro.2020.103142.

Rico, R., Maisterra, P., Gil-Martínez, M., Rico-Azagra, J., S., N., 2015. Identificación experimental de los parámetros de un cuatrirrotor, in: Actas de las XXXVI Jornadas de Automática, Comité Español de Automática de la IFAC, pp. 973–982.

Rico-Azagra, J., Gil-Martínez, M., Rico, R., Maisterra, P., 2016a. Plataforma didáctica de bajo coste para el control de actitud y orientación de UAVs multirotor, in: Actas de las XXXVII Jornadas de Automática, Comité Español de Automática de la IFAC, pp. 989–997.

Rico-Azagra, J., Gil-Martínez, M., Rico-Azagra, R., Maisterra, P., 2016b. Low cost attitude estimation for a ground vehicle. Advances in Intelligent Systems and Computing 417, 121–132. doi:10.1007/978-3-319-27146-0_10.

Rico-Azagra, J., Rico, R., Maisterra, P., Gil-Martínez, M., 2015. Comparación de algoritmos de estimación de actitud, in: Actas de las XXXVI Jornadas de Automática, Comité Español de Automática de la IFAC, pp. 911–920.

Romero, J., Sanchis, R., 2011. A methodology to evaluate pid auto-tuning algorithms [benchmark para la evaluación de algoritmos de auto-ajuste de controladores pid]. RIAI - Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial 8, 112–117. doi:10.4995/RIAI.2011.01.13.

Rubí, B., Pérez, R., Morcego, B., 2020. A survey of path following control strategies for uavs focused on quadrotors. Journal of Intelligent and Robotic Systems: Theory and Applications 98, 241–265. doi:10.1007/s10846-019-01085-z.

Sami Oubbati, O., Atiquzzaman, M., Ahamed Ahanger, T., Ibrahim, A., 2020. Softwarization of uav networks: A survey of applications and future trends. IEEE Access 8, 98073–98125. doi:10.1109/ACCESS.2020.2994494.

Santamaria-Navarro, A., Loianno, G., Sol`a, J., Kumar, V., Andrade-Cetto, J., 2018. Autonomous navigation of micro aerial vehicles using high-rate and low-cost sensors. Autonomous Robots 42, 1263–1280. doi:10.1007/s10514-017-9690-5.

Shakhatreh, H., Sawalmeh, A.H., Al-Fuqaha, A., Dou, Z., Almaita, E., Khalil, I., Othman, N.S., Khreishah, A., Guizani, M., 2019. Unmanned aerial vehicles (uavs): A survey on civil applications and key research challenges. IEEE Access 7, 48572–48634. doi:10.1109/ACCESS.2019.2909530.

Shit, R., 2020. Precise localization for achieving next-generation autonomous navigation: State-of-the-art, taxonomy and future prospects. Computer Communications 160, 351–374. doi:10.1016/j.comcom.2020.06.007.

Shraim, H., Awada, A., Youness, R., 2018. A survey on quadrotors: Configurations, modeling and identification, control, collision avoidance, fault diagnosis and tolerant control. IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine 33, 14–33. doi:10.1109/MAES.2018.160246.

Sánchez-Fontes, E., Vilchis, J.A., Vilchis-Gonz´alez, A., Saldivar, B., Jacinto-Villegas, J., Martínez-Mendez, R., 2020. Nuevo vehículo aéreo autónomo estable por construcción: configuración y modelo dinámico. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial 17, 264–275. doi:10.4995/riai.2020.11603.

SolidWorks, 2018. versión 2018. Dassault Systèmes S.A., Vélizy-Villacoublay, Francia.

Theys, B., Dimitriadis, G., Hendrick, P., De Schutter, J., 2016. Influence of propeller configuration on propulsion system eficiency of multi-rotor unmanned aerial vehicles, pp. 195–201. doi:10.1109/ICUAS.2016.7502520.

Velasco, O., Valente, J., 2020. Online drone education, a mapping review, pp. 1286–1289. doi:10.1109/EDUCON45650.2020.9125268.

Yıldırım, C¸ abuk, N., Bakırcıo˘glu, V., 2019. Design and trajectory control of universal drone system. Measurement: Journal of the International Measurement Confederation 147. doi:10.1016/j.measurement.2019.07.062.

Zhang, X., Li, X., Wang, K., Lu, Y., 2014. A survey of modelling and identification of quadrotor robot. Abstract and Applied Analysis 2014. doi:10.1155/2014/320526.

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