Dissertação
{pt_PT=Trajectory planning and control for drone replacement during formation flight} {} EVALUATED
{pt=Esta tese aborda o estudo de técnicas de planeamento e de controlo para múltiplos drones, de modo a permitir manobras de substituição de drones de forma segura e eficiente. Numa primeira parte, é apresentado um método que permite gerar trajectórias discretas óptimas, baseado na formulação de um problema de optimização não linear, que considera um conjunto de restrições relacionadas com as limitações físicas dos veículos, com a formação e com o espaço aéreo circundante. Adicionalmente, são incluídas restrições não lineares para evitar colisões e garantir boa visibilidade durante a troca de posições na substituição. Para solucionar o problema de optimização, é implementado um algoritmo iterativo baseado em Programação Convexa Sequencial, que permite resolver um problema de optimização convexo aproximado em cada iteração. Também é proposto um controlador para seguir as trajectórias geradas, composto por uma malha responsável pela estabilização da atitude e por outra malha de retroacção externa para o seguimento da posição. Numa segunda fase, é implementada uma estratégia de planeamento e de controlo que permite gerar trajectórias óptimas e comandos em tempo real. Para tal, é formulado um problema de Controlo Preditivo baseado em Modelos não linear, baseado na dinâmica do sistema, numa função de custo quadrática e num conjunto de restrições, considerando novamente um conjunto de restrições para evitar colisões e garantir boa visibilidade durante a substituição. Todos os algoritmos apresentados são validados com simulações que incluem o software do piloto automático., en=This thesis addresses the design of trajectory planning and control techniques for a team of drones, so that a vehicle in formation flight can be safely and efficiently replaced. In a first stage, an optimal trajectory generation method is presented, where a nonlinear optimization problem is formulated taking into account constraints imposed by the physical limitations of the vehicle, the formation and the surrounding environment to generate discrete trajectories. Additionally, nonlinear constraints are included to impose collision avoidance and clear visibility during the exchange of positions in replacement. To solve the nonlinear optimization problem, an iterative algorithm based on Sequential Convex Programming is implemented, thus, solving an approximate convex problem at each iteration. Furthermore, a tracking controller is proposed to follow the generated reference trajectories, that is composed by an inner loop responsible for attitude stabilization and an outer loop related to position tracking. In a second stage, an online planning and control strategy is implemented, that is able to generate optimal positions and control inputs in real time. To this end, a Nonlinear Model Predictive Controller is formulated, based on the dynamic model of the system, a quadratic objective function, and a set of constraints, that again include collision avoidance and clear visibility. All of the algorithms presented are validated in simulations that include the autopilot software.}
novembro 22, 2018, 9:30
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