Modélisation et commande d'un quadricoptère en présence de vent

Les multicoptères sont utilisés à toutes sortes de fins, mais limités par ce que permet la technologie actuelle. Il incombe alors de développer des solutions qui vont permettre de repousser ces limites. Une des plus grandes limites à l'heure actuelle est le vent. Les drones sont souvent appelés à opérer dans des milieux extérieurs, pour l'inspection de structures notamment. Leur vulnérabilité face aux perturbations occasionnées par un environnement venteux en réduit toutefois les performances et limite leur spectre d'utilisation. Dans cet optique, on présente dans ce projet une solution pour améliorer la résistance d'un quadricoptère à ce type de perturbations et ainsi rendre l'utilisateur moins dépendant de son environnement lors de ses activités. L'approche suggérée vise à améliorer la résistance du quadricoptère au vent via une loi de commande plus robuste. Pour ce faire, on établit d'abord les équations non linéaires caractérisant la dynamique d'un quadricoptère dans le vent. À partir de ces équations, on peut établir l'expression du modèle d'état linéaire invariant dans le temps (Linear Time Invariant (LTI)) en fonction des valeurs d'équilibre du drone. On synthétise ensuite une loi de commande efficace en maintien de position. On compare alors deux techniques de synthèse différentes ; la synthèse Linear Quadratic Regulator (LQR) et la synthèse H1 structurée. On conclut que la synthèse H1 structurée est plus appropriée, puisqu'elle permet de traiter les problématiques de stabilité et de robustesse aux perturbations directement lors de la synthèse alors que la synthèse LQR ne le permet pas. Elle a aussi l'avantage d'offrir plus de flexibilité au niveau de l'architecture de la loi de commande. On étend finalement les performances de la synthèse H1 structurée, non seulement pour une position d'équilibre en vol stationnaire, mais pour un ensemble de points d'équilibre. En gardant la même technique, on développe, pour chacun de ces points d'équilibre, le modèle LTI associé et on cherche à faire en sorte que les performances soient rencontrées pour chacun des points. La dynamique du quadricoptère étant non linéaire, les modèles peuvent grandement varier et il devient difficile de rencontrer les performances sur l'ensemble avec des gains fixes. Pour pallier à ce problème, on utilise un séquencement des gains de la loi de commande (gain-scheduling). Les gains dépendent alors des variables d'état caractérisant l'attitude du quadricoptère. En augmentant ainsi les degrés de liberté du contrôleur, on arrive à imposer de meilleures performances sur un ensemble plus grand de points d'équilibre. Un problème survient toutefois en utilisant cette technique.