Dissertação

{pt_PT=Cooperative Transportation of Loads with UAVs} {} EVALUATED

{pt=Esta tese apresenta uma metodologia para o transporte cooperativo de cargas por dois quadrirrotores, dada a estimativas de variáveis de estado, com base em medições de sensores de movimento instalados a bordo. As solucões de controlo e estimacão foram necessárias para assegurar a estabilidade do sistema, garantindo erros estacionários de posição e estimatição nulos. A velocidade vertical tem de ser estimada, uma vez que geralmente não existe sensores a bordo dos quadrirrotores capazes de fornecer essas medições diretamente. Além disso, a fim de tornar o sistema independente de um sistema de posicionamento para fornecer estimativas da posiçâo relativa entre os múlltiplos quadrirrotores, a câmara frontal dos quadrirroteres deve ser usada para para fornecer essas estimativas. Assim sendo, a velocidade relativa entre os quadrirrotores pode ser estimada a partir destas medições. As soluções propostas são baseadas em m´etodos de controlo e estimação lineares. Estas soluções são baseadas na teoria clássica e óptima de controlo e estimação. Os controladores e estimadores recorrem a técnicas de controlo linear e óptimo, como a Reguladores Quadráticos Lineares e filtros de Kalman. O sistema de controlo proposto é validado tanto em simulação quanto experimentalmente, recorrendo a um modelo de quadrirrotor disponível comercialmente equipado com uma unidade de medição inercial, um ultra-som, câmara vertical e frontal, entre outros sensores. O ambiente de simulação modela o ruído presente nas medições fornecidas pelos sensores como ruído branco Gaussiano para a implementação do sistema de controlo proposto., en=This thesis presents a methodology for cooperative load transportation by two quadrotors, given the state variables estimates, based on measurements from motion sensors installed onboard. The control and estimation solutions were required to ensure the stability of the system while guarantying null steady-state position and estimation errors. The vertical velocity has to be estimated since there is no sensor usually onboard the quadrotors capable of providing this measurement directly. Further, in order to turn the system independent of a motion tracking system to provide estimates of the relative position between the multiple UAVs, the UAVs front camera is meant to be used in order to provide these estimates. Therefore, the relative velocity between the UAVs can be estimated upon these measurements. The proposed solutions are presented based on linear control and estimation methods. These solutions include classical and optimal control and estimation theory. The controllers and estimators resort to linear and optimal control techniques, as the Linear Quadratic Regulators (LQRs) and Kalman filters. The proposed control system is validated both in simulation and experimentally, resorting to a commercially available quadrotor equipped with an Inertial Measurement Unit (IMU), an ultrasound height sensor, vertical and frontal cameras, among other sensors. The simulation environment models the noise present in the measurements provided by the sensors, as Gaussian white-noise for the experimental implementation of the control system proposed. }
{pt=Múltiplos Quadrirrotores, Transporte Colaborativo de Massas, Controlo de Posição e Orientação, Estimação, Quadrirrotor, en=Multiple UAVs, Cooperative Load Transportation, Position and Orientation Control, Estimation, Quadrotor}

Junho 25, 2019, 14:0

Orientação

ORIENTADOR

Carlos Baptista Cardeira

Departamento de Engenharia Mecânica (DEM)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Paulo Jorge Coelho Ramalho Oliveira

Departamento de Engenharia Mecânica (DEM)

Professor Associado