Development of a Model-in-the-Loop environment and design of an LQI attitude controller for open-source quadcopter Autopilots

Abstract

A pesquisa sobre Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) cresceu significativamente nos últimos anos e espera-se que continue a se expandir devido à grande variedade de projetos, aplicações, regulamentações e requisitos de desempenho dos veículos. Essas diferenças influenciam tanto a modelagem dinâmica das aeronaves quanto as estratégias de controle. Ao mesmo tempo, o rápido crescimento do mercado comercial de VANTs, que abrange desde drones de consumo até sistemas militares, aumentou a demanda pela integração de sensores, atuadores, unidades de processamento e cargas úteis avançadas, criando inúmeros desafios para pesquisa e desenvolvimento tanto na academia quanto na indústria. Embora as técnicas modernas de controle para quadricópteros sejam amplamente estudadas e tenham demonstrado implementações bem-sucedidas, os autopilotos de código aberto e os fabricantes comerciais de UAVs ainda dependem predominantemente de arquiteturas de controle Proporcional-Integral-Derivativo (PID). Essa persistência é impulsionada principalmente pela necessidade de retrocompatibilidade, limitações de hardware, suporte a múltiplas plataformas de UAVs e pela priorização da confiabilidade e extensibilidade do software em detrimento da reformulação do sistema de controle. Embora alguns estudos acadêmicos tenham implementado controladores avançados, estes são frequentemente executados em computadores auxiliares, em vez de serem incorporados diretamente à controladora de voo. Consequentemente, ainda existe uma lacuna na literatura em relação às implementações de abordagens de controle modernas em firmwares de controle de voo de código aberto, o que motiva esforços para transferir conceitos de controle acadêmicos para esses sistemas autônomos \textit{open-source}. Este trabalho, nesse contexto, apresenta um modelo dinâmico de um UAV do tipo quadricóptero que busca representar satisfatoriamente o uso da aeronave na maioria dos casos de aplicação. Além disso, antes de propor uma nova estratégia de controle, realiza-se também um estudo para analisar a estrutura de controle existente no maior piloto automático de código aberto: o Ardupilot. Com uma base sólida simulada utilizando um Model-in-the-Loop (MITL), a pesquisa alcança o potencial de comparar e analisar a viabilidade prática de diferentes estratégias de controle com o padrão já estabelecido. Portanto, com base no modelo desenvolvido, uma arquitetura de Controle Ótimo foi projetada para substituir a estrutura de controle original do autopiloto. Para ampliar o envelope de voo, o controlador ótimo linear foi associado a uma técnica de escalonamento de ganhos. Inicialmente, esse controlador foi projetado apenas para o malha de controle de atitude. A estratégia desenvolvida permitiu o rastreamento de trajetória com desempenho semelhante à arquitetura existente, com esforço de controle mínimo. Para seleções padrão da matriz de ganho, utilizando erros máximos conservadores conforme a Regra de Bryson, o ajuste do controle ótimo Linear-Quadrático-Integral (LQI) aumentou o Erro Integral Absoluto (IAE) em 5,76% em comparação com o PID original. No entanto, o controlador ótimo reduziu a Integral do Quadrado da Entrada (ISU) em 0,1% e a Variação Total (TV) em 50,45%.