Exploration sécurisée d’un champ aérodynamique par un mini drone

Abstract

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