Commande d'un quadricoptère par rejet actif de perturbations

Ce projet de recherche a pour but de synthétiser, optimiser et tester une loi de commande ADRC (Active Disturbance Rejection Controller) peu utilisée à ce jour dans le domaine de l'aérospatial. Ce nouveau type de commande consiste à estimer et rejeter les perturbations totales que subit le système (e.g., les forces du vent). Les performances en vol du quadricoptère sont améliorées en synthétisant un contrôleur à la fois robuste et adaptatif. Les performances de notre contrôleur seront comparées à celles de deux autres types de contrôleur plus classiques, i.e., un contrôleur PID (Proportionnel Intégral Dérivé) et un retour d'état LQR (Linear Quadratic Regulator). Le travail effectué pour cette maîtrise a tout d'abord débuté par une revue de littérature approfondie du fonctionnement de l'ADRC, menant à une compréhension théorique complète des mathématiques régissant le contrôleur. Cette étape est indispensable pour être capable ensuite de synthétiser un contrôleur ADRC, mais aussi d'en analyser les résultats, puis d'optimiser les performances en réglant les paramètres adéquats du contrôleur. Un des critères de performance le plus souvent utilisé pour comparer la robustesse des contrôleurs est la mesure de l'écart-type de l'erreur de la position du quadricoptère. Les simulations et les expériences consistent donc à placer notre drone dans un environnement venteux, en lui donnant une position de référence qu'il doit maintenir. Ainsi, moins le drone s'écarte de sa position, plus l'algorithme de contrôle est considéré comme efficace. Cette efficacité est mesurée et comparée entre les différents contrôleurs en jeu.

Abstract

This master thesis focuses on the design, improvement and optimization of the controller ADRC (Active Disturbance Rejection Controller), the use of which is still uncommon in the field of aerospace. This new type of controller consists of estimating and rejecting the disturbances that our system undergoes (like wind forces for example). We will therefore seek to improve the flying performance of a quadrotor by synthesizing a controller that is both robust and adaptive. We will compare our controller's perfomance with two other, much more common controller types. The two controllers in question are a PID (Proportional Integral Derivative) and an LQR (Linear Quadratic Regulator. This master thesis starts with a thorough literature review of the ADRC controller, leading to a theoretical understanding of the controller's operation. This step is essential to be able to synthesize an ADRC controller, analyze the results, and optimize the performance by tuning the appropriate parameters of the controller. One of the most often used performance criteria to compare the robustness of controllers is the measurement of the standard deviation of the quadcopter position error. Simulations and experiments therefore consist in placing our drone in a windy environment, giving it a reference position, without moving from the desired position. Therefore, the less the drone moves, the more effective the control algorithm is. And it is this efficiency that we will measure and compare between the different controllers involved.