Orientador: Janito Vaqueiro Ferreira

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica

Resumo: Este trabalho tem como objetivo desenvolver um controlador para um quadrirrotor cujos parâmetros são desconhecidos. Para o controle deste sistema, normalmente são utilizados controladores avançados que dependem de parâmetros do sistema ou controladores simples que necessitam de ajuste manual...

Resumo: Este trabalho tem como objetivo desenvolver um controlador para um quadrirrotor cujos parâmetros são desconhecidos. Para o controle deste sistema, normalmente são utilizados controladores avançados que dependem de parâmetros do sistema ou controladores simples que necessitam de ajuste manual dos ganhos. O controlador desenvolvido possui baixa complexidade e é capaz de ajustar seus parâmetros automaticamente para minimizar uma função de custo durante o voo, sem necessitar de conhecimento de nenhum parâmetro do sistema. Entretanto, este controlador necessita dos estados do sistema, que não estão disponíveis diretamente. Portanto, uma análise da aplicação de métodos de filtragem para estimação destes estados é realizada, comparando-se diversos possíveis modelos estocásticos. Contudo, a filtragem necessita de sensores calibrados corretamente, o que levou à criação de novos algoritmos para calibração dos sensores utilizados. Os algoritmos desenvolvidos nestas três áreas representam passos na direção de criar quadrirrotores que operam em ambientes diversificados de modo robusto

Abstract: This work's objective is to develop a controller for a quadrotor with unknown parameters. For this system's control, usually advanced controllers that require knowledge of the system's parameters or simple controllers that require manual gain tunning are used. The controller developed has...

Abstract: This work's objective is to develop a controller for a quadrotor with unknown parameters. For this system's control, usually advanced controllers that require knowledge of the system's parameters or simple controllers that require manual gain tunning are used. The controller developed has low complexity and is able to adjust its parameters automatically to minimize a cost function during flight, without requiring knowledge of any system's parameter. However, this controller requires the system's states, which aren't available directly. Hence an analysis of the use of filtering methods to estimate these states is conducted, comparing many possible stochastic models. Nonetheless, the filtering requires correctly calibrated sensors, which led to the creation of new algorithms for calibrating the sensors used. The algorithms developed in these three areas represent steps in the direction of creating quadrotors that operate in diverse environments in a robust way