Forests cover 30% of the Earth’s surface area, but most of the tree canopy reaches up to tens of meters above the ground, making it challenging to explore, and thus our knowledge of it is very limited. To help scientists further grasp the biological information in the tree canopy and sample the tree branches, we need a control algorithm that can land drones on branches with different flexibility. Because the flexibility of branches is unpredictable before landing, conventional model-based control methods are not up to the task. For this reason, we developed a reinforcement learning-based landing strategy. By controlling the UAV, interacting with different flexible branches in the simulation to collect data, and then applying the PPO and SAC algorithms for training, we obtained a control strategy that can land the UAV on arbitrarily flexible branches. Finally, the control algorithm is verified in the simulation. / Skogarna täcker 30% av jordens yta, men det mesta av trädkronorna når upp till tiotals meter över marken, vilket gör det svårt att utforska dem, och därför är vår kunskap om dem mycket begränsad. För att hjälpa forskarna att ytterligare förstå den biologiska informationen i trädkronorna och ta prover från trädgrenarna behöver vi en kontrollalgoritm som kan landa drönare på grenar med olika flexibilitet. Eftersom grenarnas flexibilitet är oförutsägbar före landning klarar konventionella modellbaserade styrmetoder inte uppgiften. Därför har vi utvecklat en förstärkningsinlärningsbaserad landningsstrategi. Genom att styra drönaren, interagera med olika flexibla grenar i simuleringen för att samla in data och sedan tillämpa PPO- och SAC-algoritmerna för träning fick vi en kontrollstrategi som kan landa drönaren på godtyckligt flexibla grenar. Slutligen verifieras kontrollalgoritmen i simuleringen.

Cette thèse se concentre sur les robots aériens autonomes qui interagissent avec l’environnement et en particulier sur la conception de nouvelles méthodes de commande et de planification de mouvement pour tels systèmes. De nos jours, les véhicules aériens autonomes sont de plus en plus utilisés dans des nombreux domaines d’application, mais ils viennent utilisés surtout comme des simples capteurs. Au vu de ça, les défis majeurs dans le domaine de l’interaction physique aérienne, est aujourd’hui d’aller au-delà de cette application limitée, et d’exploiter entièrement les capacités des robots aériens afin d’interagir avec l’environnement. Dans le but de réaliser cet objectif, cette thèse considère l’analyse d’une classe spécifique de systèmes aériens interagissant avec l’environnement : les véhicules aériens attachés avec des câbles ou des bars. Ce travail se concentre sur l’analyse formelle et minutieuse de véhicules aériens attachés, en allant du contrôle et l’évaluation d’état à la planification du mouvement. Nous avons examiné notamment la platitude différentielle du système, trouvant deux sorties plate possibles qui révèlent des nouvelles capacités de tel système pour l’interaction physiques. En plus, poussé par l’intérêt pour l’interaction physique aérienne d’A à Z, nous avons abordés des problèmes supplémentaires liés à la conception, au contrôle et à la planification du mouvement pour des manipulateurs aériens. / This thesis focuses on the study of autonomous aerial robots interacting with the surrounding environment, and in particular on the design of new control and motion planning methods for such systems. Nowadays, autonomous aerial vehicles are extensively employed in many fields of application but mostly as autonomously moving sensors. On the other hand, in the recent field of aerial physical interaction, the goal is to go beyond sensing-only applications and fully exploit the aerial robots capabilities in order to interact with the environment. With the aim of achieving this goal, this thesis considers the analysis of a particular class of aerial robots interacting with the environment: tethered aerial vehicles. This work focuses on the thorough formal analysis of tethered aerial vehicles ranging from control and state estimation to motion planning. In particular, the differential flatness property of the system is investigated, finding two possible flat outputs that reveal new capabilities of such system for the physical interaction. The theoretical results were finally employed to solve the challenging problem of landing and takeoff on/from a sloped surface. In addition, moved by the interest on aerial physical interaction from A to Z, we addressed supplementary problems related to the design, control and motion planning for aerial manipulators.