Fixed-wing UAV motion planning and optimal control for curve tracking
À medida que o uso de veículos aéreos não tripulados (VANTs) vem aumentando, novas técnicas de planejamento de movimento, navegação e controle são desenvolvidas. Aplicações militares e civis geralmente requerem que um VANT seja capaz de estimar sua própria pose, processar as informações fornecidas p...
| Autor: | |
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| Tipo de documento: | dissertação |
| Estado: | Versão publicada |
| Data de publicação: | 2021 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) |
| Repositório: | Repositório Institucional da UFMG |
| Idioma: | inglês |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ufmg.br:1843/35699 |
| Acesso em linha: | http://hdl.handle.net/1843/35699 |
| Access Level: | Acceso aberto |
| Palavra-chave: | Fixed-wing UAV Model predictive control Vector fields Motion planning Curve tracking Obstacle avoidance Engenharia elétrica Aeronave não tripulada Controle preditivo Campos vetoriais |
| Resumo: | À medida que o uso de veículos aéreos não tripulados (VANTs) vem aumentando, novas técnicas de planejamento de movimento, navegação e controle são desenvolvidas. Aplicações militares e civis geralmente requerem que um VANT seja capaz de estimar sua própria pose, processar as informações fornecidas pelo ambiente e seguir uma determinada trajetória de forma autônoma. Além disso, algumas tarefas como vigilância, mapeamento de terreno e proteção de comboio exigem uma longa vida útil em termos de consumo de energia. Nestas situações, o uso de um VANT de asa-fixa é altamente recomendado devido à sua maior autonomia quando comparado aos VANTs de asa rotativa. Este trabalho apresenta uma solução para o problema de guiar e controlar um VANT de asa-fixa para seguir uma curva fechada enquanto desvia de obstáculos dinâmicos. A estratégia proposta pode ser dividida em duas partes. Em uma camada superior é utilizada uma estratégia de campos vetoriais que alterna entre duas formas: um campo vetorial para convergir e circular a curva alvo, e um para desviar dos obstáculos no caminho do VANT. Para a camada inferior é proposto um controle de linearização por realimentação, onde a lei de controle auxiliar é projetada através de um MPC (Model Predictive Control) linear para fazer com o que o VANT siga as referências fornecidas pelos campos vetoriais. Simulações utilizando Matlab e o modelo completo do VANT, com 6 graus de liberdade e 12 estados, demonstram a eficiência da estratégia proposta para diferentes cenários. Resultados obtidos utilizando um sistema computacional embarcado demonstram que a estratégia proposta é factível de implementação em uma plataforma física. |
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