Optimization of the control effort for quadrotors using a varying-gain quasi-continuous sliding mode control influenced by a wind estimator

The problem of position tracking of a mini drone subjected to wind perturbations is investigated. Using the real-time on-board wind estimation and adapting properly the control gains, the quadrotor can follow a reference trajectory ensuring an optimal control effort on the rotors and a good robustness against the wind perturbations. In this way, control gains are modified in real-time according to the requested trajectory and to the requested disturbance compensation. The analysis process is explained using a toolbox, implementing the control and wind estimation algorithms and the fully configurable quadrotor model. Final simulations conclude the note, enlightening the importance of including wind estimates in the control algorithm

Un Toolbox pour quadrotors: de la science aérodynamique à la théorie du contrôle

In this paper the quadrotor unmanned aerial vehicle (UAV) is studied. Aerodynamic forces and moments are explained together with aerodynamic coefficients and a complete quadrotor model is illustrated. After that, feedback control, trajectory generation and proportional integrative derivative (PID) control algorithms are applied. Notions of controllability, observability and area of attraction are also introduced. It is always very hard to conciliate aerodynamic science with control theory because of different hypothesis. Thus, the main focus of this paper is to group them to create a basic guide that lets the reader to understand how quadrotors work and how to build a first linear control effectively, covering aerodynamics and control background together. Important remarks are done to the simplifications of aerodynamic coefficients and flight dynamic equations useful for control theory. Two quadrotor Simulink models are provided together with the article. One is built using the highly nonlinear aerodynamic coefficients, the other with some simplifying hypothesis. Both of them use only blocks provided with basic Simulink environment to ensure a better compatibility with most of Simulink versions, avoiding integrated matlab functions and any other auxiliary toolbox.Dans cet article, le véhicule aérien sans pilote quadrotor (UAV) est étudié. Les forces aérodynamiques et les moments sont expliqués avec des coefficients aérodynamiques et un modèle quadrotor complet est illustré. Après cela, des algorithmes de contrôle de rétroaction, de génération de trajectoire et de contrôle de dérivée intégrative proportionnelle (PID) sont appliqués. Des notions de contrôlabilité, d'observabilité et de zone d'attraction sont également introduites. Il est toujours très difficile de concilier la science aérodynamique avec la théorie du contrôle en raison d'hypothèses différentes. Ainsi, l'objectif principal de cet article est de les regrouper pour créer un guide de base qui permet au lecteur de comprendre comment fonctionnent les quadrotors et comment construire efficacement un premier contrôle linéaire, couvrant l'aérodynamique et le contrôle de fond ensemble. Des remarques importantes sont faites sur les simplifications des coefficients aérodynamiques et des équations dynamiques de vol utiles pour la théorie du contrôle. Deux modèles Simulink quadrirotors sont fournis avec l'article. L'un est construit en utilisant les coefficients aérodynamiques hautement non linéaires, l'autre avec quelques hypothèses simplificatrices. Les deux utilisent uniquement des blocs fournis avec l'environnement Simulink de base pour assurer une meilleure compatibilité avec la plupart des versions de Simulink, évitant les fonctions matlab intégrées et toute autre boîte à outils auxiliaire

Upgrading linear to sliding mode feedback algorithm for a digital controller

International audienceThe goal of this paper is to investigate if it is possible to upgrade a given linear controller to a sliding mode one with an improvement of the control performance. Starting from a given linear controller, a design procedure for a sliding mode control having better performance than the linear one, is proposed. If the system has disturbances, which is always the case in experiments, the upgraded sliding mode control brings also a better robustness with respect to the given linear robust controller. The main idea is to divide the state-space into two areas, introducing a design parameter which separates the area of the linear control from the area of the sliding mode control. Some issues related to the chattering reduction are discussed. The control scheme's efficiency is demonstrated experimentally on a rotary inverted pendulum. The experimental results demonstrate the effectiveness of the obtained controls, and show an improvement with respect to the given linear proportional control

Using A Quadrotor As Wind Sensor: Time-Varying Parameter Estimation Algorithms

International audienceThe objective of this paper is to develop an algorithm for the estimation of time-varying wind parameters by taking into account a detailed quadrotor model. The design objectives include the time convergence optimization, robustness to measurement noises, and a guaranteed convergence of the estimates to the true values under mild applicability conditions. It is supposed that the estimation algorithm can use IMU (accelerometers, gyroscopes) sensors augmented with an earth reference tracking system and rotor rotational velocity sensors. To this end, three time-varying parameter estimation algorithms are introduced, compared and finally merged to estimate the varying wind velocity in on-board quadrotor systems. Final numerical experiments , using a nonlinear quadrotor simulator, are used to validate the proposed approaches

Wind estimation algorithm for quadrotors using detailed aerodynamic coefficients

International audienceIn the context of safe control of quadrotors, wind velocity estimation and compensation have a key-role. For this reason, assuming the lack of airspeed sensors and considering sensors noise, in this paper three time-varying parameter estimation algorithms are introduced, studied and merged to estimate the varying wind velocity, using only on-board quadrotor sensors and an inertial tracking position system (e.g. Optitrack camera, GPS). To this end, a detailed quadrotor flight dynamics model is presented using identified aerodynamic coefficients and wind velocity components along the three axes. Then, a decomposition of dynamical equations is performed in known and unknown terms to be estimated. Thanks to this decomposition, the estimation algorithms are built and finally tested and validated in numerical experiments, against the introduced sensors' noise

Wind rejection via quasi-continuous sliding mode technique to control safely a mini drone

International audienceThe objective of this paper is to show how to build a nonlinear robust control law, which ensures trajectory tracking for a drone quadrotor under unpredictable wind perturbations. The first step is to find the aerodynamic forces and moments using a combination of momentum and blade element theory. Then the model is rewritten in state-space form, where the control inputs are selected to be proportional to the squares of rotor angular velocities. The other terms dependent linearly on rotors and wind velocities are considered as disturbances. Such a decomposition of thrust and selection of disturbances are almost exact in the hover flight. In literature, fixed bounds are often assumed on each component of the disturbance input vector, but for synthesis of the proposed control law, the big issue is that the disturbance depends on wind signals, the control itself, and state of the system. Chattering effects and their reduction are analysed and investigated in the last part of the paper by introducing rotors dynamics in control design. High order sliding mode control is applied and the recent tool of quasi-continuous sliding mode control is analyzed. Results of numeric experiments demonstrate the effectiveness of the proposed controls

Optimization of the control effort for quadrotors using a varying-gain quasi-continuous sliding mode control influenced by a wind estimator

The problem of position tracking of a mini drone subjected to wind perturbations is investigated. Using the real-time on-board wind estimation and adapting properly the control gains, the quadrotor can follow a reference trajectory ensuring an optimal control effort on the rotors and a good robustness against the wind perturbations. In this way, control gains are modified in real-time according to the requested trajectory and to the requested disturbance compensation. The analysis process is explained using a toolbox, implementing the control and wind estimation algorithms and the fully configurable quadrotor model. Final simulations conclude the note, enlightening the importance of including wind estimates in the control algorithm

Exploration sécurisée d’un champ aérodynamique par un mini drone

This thesis is part of the project "Small drones in the wind" carried by the ONERA center of Lille.This project aims to use the drone as a "wind sensor" to manage a UAV quadrotor in disturbed wind conditionsusing wind field prediction. In this context, the goal of the thesis is to make the quadrotor a wind sensor to providelocal information to update the navigation system. With real-time on-board wind estimation, the quadrotor cancompute a trajectory planning avoiding dangerous areas and the corresponding trajectory control, based on anexisting cartography and information on the aerodynamic behavior of airflow close to obstacles. Thus, the results ofthis thesis, whose main objectives are to estimate instant wind and position control, will be merged with anotherstudy dealing with trajectory planning. An important problem is that pressure sensors, such as the aeroclinometerand the Pitot tube, are not usable in rotary-wing vehicles because rotors air inflow interferes with the atmosphericflow and lightweight LIDAR sensors generally are not available. Another approach to estimate the wind is toimplement an estimation software (or an intelligent sensor). In this thesis, three estimators are developed using thesliding mode approach, based on an adequate drone model, available measurements on the quadrotor and inertialtracking position systems. We are then interested in the control of the trajectory also by sliding mode consideringthe nonlinear model of the quadrotor. In addition, we are still studying quite an early alternative solution based onthe H_infinite control, considering the linearized model for different equilibrium points as a function of the wind speed.The control and estimation algorithms are strictly based on the detailed model of the quadrotor, which highlights theinfluence of the wind.Cette thèse s’inscrit dans le cadre du projet "Petits drones dans le vent" porté par le centreONERA de Lille. Ce projet vise à utiliser le drone comme "capteur du vent" pour gérer un quadcopter UAV dans desconditions aérologiques perturbées en utilisant une prédiction du champ de vent. Dans ce contexte, le but de la thèseest de faire du quadcopter un capteur de vent pour fournir des informations locales afin de mettre à jour le systèmede navigation. Grâce à l’estimation du vent à bord en temps réel, le quadcopter peut calculer une planificationde trajectoire évitant les zones dangereuses et le contrôle de trajectoire correspondant basé sur une cartographieexistante et doté des informations relatives au concernant le comportement aérodynamique de l’écoulement d’airà proximité des obstacles. Ainsi, les résultats de cette thèse, dont les objectifs principaux portent sur l’estimationdu vent instantanée et le contrôle de position, seront fusionnés avec une autre étude traitant de la planification detrajectoire. Un problème important est que les capteurs de pression, tels que l’aéroclinomètre et le tube de Pitot,ne sont pas facilement utilisables à bord des véhicules à voilure tournante car l’entrée des rotors interfère avec leflux atmosphérique et les capteurs LIDAR légers généralement ne sont pas disponibles. Une autre approche pourestimer le vent consiste à mettre en oeuvre un logiciel d’estimation (ou un capteur intelligent). Dans cette thèse,trois estimateurs de ce type sont développés en utilisant l’approche du mode glissant, basée sur un modèle de droneadéquat et des mesures disponibles sur le quadcopter et sur des systèmes de position de suivi inertiel. Nous nousintéressons ensuite au contrôle de la trajectoire également par mode glissant en considérant le modèle non linéairedu quadcopter. Nous étudions par ailleurs de façon encore assez préliminaire une solution alternative fondée sur lacommande H_infinite, en considérant le modèle linéarisé pour différents points d’équilibre en fonction de la vitesse duvent. Les algorithmes de contrôle et d’estimation sont strictement basés sur le modèle détaillé du quadcopter, quimet en évidence l’influence du vent

Safe exploration of an aerodynamic field by a mini drone

This thesis is part of the project "Small drones in the wind" carried by the ONERA center of Lille. This project aims to use the drone as a "wind sensor" to manage a UAV quadrotor in disturbed wind conditions using wind field prediction. In this context, the goal of the thesis is to make the quadrotor a wind sensor to provide local information to update the navigation system. With real-time on-board wind estimation, the quadrotor can compute a trajectory planning avoiding dangerous areas and the corresponding trajectory control, based on anexisting cartography and information on the aerodynamic behavior of airflow close to obstacles. Thus, the results of this thesis, whose main objectives are to estimate instant wind and position control, will be merged with another study dealing with trajectory planning. An important problem is that pressure sensors, such as the aeroclinometer and the Pitot tube, are not usable in rotary-wing vehicles because rotors air inflow interferes with the atmospheric flow and lightweight LIDAR sensors generally are not available. Another approach to estimate the wind is to implement an estimation software (or an intelligent sensor). In this thesis, three estimators are developed using the sliding mode approach, based on an adequate drone model, available measurements on the quadrotor and inertial tracking position systems. We are then interested in the control of the trajectory also by sliding mode considering the nonlinear model of the quadrotor. In addition, we are still studying quite an early alternative solution based on the H control, considering the linearized model for different equilibrium points as a function of the wind speed. The control and estimation algorithms are strictly based on the detailed model of the quadrotor, which highlights the influence of the windCette thèse s’inscrit dans le cadre du projet "Petits drones dans le vent" porté par le centre ONERA de Lille. Ce projet vise à utiliser le drone comme "capteur du vent" pour gérer un quadcopter UAV dans des conditions aérologiques perturbées en utilisant une prédiction du champ de vent. Dans ce contexte, le but de la thèse est de faire du quadcopter un capteur de vent pour fournir des informations locales afin de mettre à jour le système de navigation. Grâce à l’estimation du vent à bord en temps réel, le quadcopter peut calculer une planification de trajectoire évitant les zones dangereuses et le contrôle de trajectoire correspondant basé sur une cartographie existante et doté des informations relatives au concernant le comportement aérodynamique de l’écoulement d’air à proximité des obstacles. Ainsi, les résultats de cette thèse, dont les objectifs principaux portent sur l’estimation du vent instantanée et le contrôle de position, seront fusionnés avec une autre étude traitant de la planification de trajectoire. Un problème important est que les capteurs de pression, tels que l’aéroclinomètre et le tube de Pitot, ne sont pas facilement utilisables à bord des véhicules à voilure tournante car l’entrée des rotors interfère avec le flux atmosphérique et les capteurs LIDAR légers généralement ne sont pas disponibles. Une autre approche pour estimer le vent consiste à mettre en œuvre un logiciel d’estimation (ou un capteur intelligent). Dans cette thèse, trois estimateurs de ce type sont développés en utilisant l’approche du mode glissant, basée sur un modèle de drone adéquat et des mesures disponibles sur le quadcopter et sur des systèmes de position de suivi inertiel. Nous nous intéressons ensuite au contrôle de la trajectoire également par mode glissant en considérant le modèle non linéaire du quadcopter. Nous étudions par ailleurs de façon encore assez préliminaire une solution alternative fondée sur la commande H, en considérant le modèle linéarisé pour différents points d’équilibre en fonction de la vitesse du vent. Les algorithmes de contrôle et d’estimation sont strictement basés sur le modèle détaillé du quadcopter, qui met en évidence l’influence du ven