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Transitions autonomes entre les vols non stationnaire et stationnaire d'un véhicule aérien miniature à ailes fixes

Myrand-Lapierre, Vincent 16 April 2018 (has links)
Les véhicules aériens miniatures à ailes fixes (MiniAV) sont de petits avions avec une envergure d'ailes de moins de 1000 mm et pesant moins de 500 grammes. Grâce aux avancées qui ont été réalisées ces dernières années dans la miniaturisation des autopilotes et dans la propulsion électrique, il est maintenant possible de construire des MiniAVs qui peuvent être utilisés à des fins de reconnaissance en milieu restreint ou hostile. Pour réaliser cet objectif, le MiniAV doit être capable d'effectuer, de façon semi-autonome, des vols non stationnaires et stationnaires et être capable de réaliser des transitions autonomes entre ces modes. Ce mémoire décrit le développement d'une stratégie de contrôle pour permettre à un MiniAV de réaliser des transitions autonomes entre les modes de vol non stationnaire et stationnaire. Il est possible de diviser l'enveloppe de vol d'un MiniAV en 4 modes distincts : le mode non stationnaire, le mode non stationnaire vers stationnaire (L2H), le mode stationnaire et le mode stationnaire vers non stationnaire (H2L). Les structures des modèles pour les modes non stationnaires et stationnaires sont basées sur la linéarisation d'un modèle de MiniAV à corps rigide ayant 6 degrés de liberté. Les contrôleurs de ces deux principaux modes de vol sont présentés. Le mode L2H est gérée par le contrôleur du mode non stationnaire, tandis que le mode H2L est géré par le contrôleur du mode stationnaire. Une approche systématique, appuyée par un superviseur basé sur la logique, est développée pour gérer les transitions entre les modes. La performance du superviseur est démontrée à travers des vols expérimentaux sur un banc de test. Il est montré que la stratégie proposée est capable de mieux performer que les méthodes rencontrées dans la littérature utilisant des plateformes similaires.
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Contrôle de véhicules aériens autonomes avec respect de contraintes terminales

Bélanger, Jacky 16 April 2018 (has links)
Le projet consiste à développer un algorithme de guidage permettant à un véhicule aérien autonome (UAV) stabilisé de respecter des contraintes reliées à la mission, appelées contraintes terminales. Les contraintes visées sont l'orientation de la trajectoire et la vitesse du véhicule lors de l'atteinte de la cible, ainsi que le temps d'arrivée à cette cible. Deux approches ont été testées. La première consiste à utiliser des véhicules virtuels pour simuler le comportement d'un véhicule réel en fonction des commandes appliquées. Cet algorithme est cependant limité au respect du temps d'arrivée. La deuxième stratégie consiste à contrôler le véhicule afin d'atteindre une cible virtuelle en mouvement rectiligne qui possède la vitesse et l'orientation souhaitées, et qui croise la cible réelle au temps d'arrivée demandé. La seconde approche a été testé avec succès à l'aide d'un système "Hardware-In-the-Loop" (HIL).
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UAV Optimal Cooperative Obstacle Avoidance and Target Tracking in Dynamic Stochastic Environments

Prévost, Carole Gabrielle 17 April 2018 (has links)
Cette thèse propose une stratégie de contrôle avancée pour guider une flotte d'aéronefs sans pilote (UAV) dans un environnement à la fois stochastique et dynamique. Pour ce faire, un simulateur de vol 3D a été développé avec MATLAB® pour tester les algorithmes de la stratégie de guidage en fonctions de différents scénarios. L'objectif des missions simulées est de s'assurer que chaque UAV intercepte une cible ellipsoïdale mobile tout en évitant une panoplie d'obstacles ellipsoïdaux mobiles détectés en route. Les UAVs situés à l'intérieur des limites de communication peuvent coopérer afin d'améliorer leurs performances au cours de la mission. Le simulateur a été conçu de façon à ce que les UAV soient dotés de capteurs et d'appareils de communication de portée limitée. De plus, chaque UAV possède un pilote automatique qui stabilise l'aéronef en vol et un planificateur de trajectoires qui génère les commandes à envoyer au pilote automatique. Au coeur du planificateur de trajectoires se trouve un contrôleur prédictif à horizon fuyant qui détermine les commandes à envoyer à l'UAV. Ces commandes optimisent un critère de performance assujetti à des contraintes. Le critère de performance est conçu de sorte que les UAV atteignent les objectifs de la mission, alors que les contraintes assurent que les commandes générées adhèrent aux limites de manoeuvrabilité de l'aéronef. La planification de trajectoires pour UAV opérant dans un environnement dynamique et stochastique dépend fortement des déplacements anticipés des objets (obstacle, cible). Un filtre de Kalman étendu est donc utilisé pour prédire les trajectoires les plus probables des objets à partir de leurs états estimés. Des stratégies de poursuite et d'évitement ont aussi été développées en fonction des trajectoires prédites des objets détectés. Pour des raisons de sécurité, la conception de stratégies d'évitement de collision à la fois efficaces et robustes est primordiale au guidage d'UAV. Une nouvelle stratégie d'évitement d'obstacles par approche probabiliste a donc été développée. La méthode cherche à minimiser la probabilité de collision entre l'UAV et tous ses obstacles détectés sur l'horizon de prédiction, tout en s'assurant que, à chaque pas de prédiction, la probabilité de collision entre l'UAV et chacun de ses obstacles détectés ne surpasse pas un seuil prescrit. Des simulations sont présentées au cours de cette thèse pour démontrer l'efficacité des algorithmes proposés.
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Modélisation et commande d'un robot volant robuste

St-Onge, David 18 April 2018 (has links)
Les Tryphons, tout comme leurs prédécesseurs du projet [ VOILES / The Tryphons and their predecessors from the [ VOILES | SAILS ] project are large cubic indoor blimps used autonomously or in remote control mode. Each of these aerobot is equipped with a main micro-computer on-board, a variety of sensors and a wireless communication interface. From a mechanical engineering point of view, the unique shape of these robots and the constraint of their original application field makes them the subject of a novel development path in the study of the dynamics and the flight control. Among the issues that this study had to deal with the focus was put on circuits, wires and connectors reliability, batteries manipulation and fixation while hovering above people, complex manual equilibration of the yaw and pitch moments, complex calibration of the controller's parameters before each performance. The research performed during this Master's degree focused on three main objectives: 1. To develop a numerical dynamic model of the robots in order to determine the critical aspects of the design and how to enhance their robustness. 2. To analyze the electromechanical components of the robots and to modify their design to allow long-lasting and repetitive public performances. 3. To select the appropriate optimal method of positioning in an indoor theater environment for robustness and maximum autonomy. This study demonstrates that the mechanical robustness of these aerobots can be achieved by a new design of the circuits and of the wiring, which integrates them to the structure, and by new custom battery fixations. For the control robustness, a modular approach led to multiple user-selectable controllers. The user can choose a controller and adapt its parameters to find the best fit for each specific situation. A new controller was also developed, which ensures a complete control of the six degrees of freedom by dead reckoning. This was achieved through the use of accelerometers, 3 axis magnetometer, an altimeter and a camera. / Les Tryphons, tout comme leurs prédécesseurs du projet [ VOILES | SAILS ], sont des aérostats intérieurs de forme cubique, autonomes ou pilotés. Ils sont tous équipés d'un micro-ordinateur de bord, de différents capteurs et d'une interface de communication sans fil. D'un point de vue mécanique, la géométrie unique et le domaine d'application original des Tryphons en font un sujet de recherche nouveau pour l'étude de la dynamique du vol et de son contrôle. Parmi les problèmes concernés par cette étude, l'emphase a été portée sur la fiabilité des circuits, câbles et connecteurs, la manipulation et la fixation des batteries pour des vols au-dessus d'une foule, l'équilibrage manuel complexe des moments d'assiette longitudinale et de gîte, la calibration complexe des nombreux paramètres du contrôleur à chaque performance. Dans le cadre de cette maîtrise les objectifs de recherche et le contenu de cette thèse couvrent : 1. Le développement d'un modèle dynamique virtuel des robots permettant de cerner les aspects critiques de la fiabilité et de la robustesse de leurs systèmes. Ce modèle est d'abord développé de manière théorique, en se basant sur la littérature pertinente, principalement du domaine des aérostats extérieurs. Ce modèle, comprenant une approximation des effets aérodynamiques, est optimisé au moyen de tests sur le robot. Grâce au modèle optimisé, différents facteurs, comme le positionnement d'équipement en différents endroits sur la structure et le rapprochement du centre de masse et du centroïde, sont étudiés numériquement. 2. L'analyse de la robustesse électro-mécanique des robots pour des interactions prolongées et répétitives. Cette étude se base principalement sur l'expertise empirique des divers intervenants ayant utilisé ces robots dans les dernières performances publiques. Les éléments critiques du design électro-mécanique sont identifiés puis leur conception est revue afin d'en augmenter la robustesse. 3. L'analyse de la méthode de positionnement absolue en salle de spectacle la plus robuste qui conserve un maximum d'autonomie du robot. En se référant à la littérature pertinente, et tout en considérant le temps limité de cette recherche, le système de positionnement complètement embarqué le plus prometteur a été sélectionné et développé. Les résultats de tests sur un partie du système sont présentés. Il est démontré dans cette étude que la robustesse mécanique, dans le contexte de ce projet, est atteinte en concevant des circuits et leur filage solidaires à la structure et des supports de batteries sur mesure. La robustesse au niveau du contrôle est quant à elle améliorée en permettant aisément à l'usager de passer d'un mode de contrôle à un autre afin de rapidement en ajuster les paramètres et de trouver le mode le mieux adapté à chaque situation. En terme de contrôle une nouvelle approche a permis de positionner les éléments nécessaires à un contrôle complet des six degrés de liberté en navigation à l'estime. Un ensemble de capteurs comprenant un accéléromètre, un magnétomètre 3 axes, un altimètre et une caméra permet d'obtenir suffisamment de données pour accomplir cette tâche.
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Contrôle coopératif et prédictif d'avions sans pilote en présence d'obstacles ellipsoïdaux statiques et inconnus

Boivin, Éric. 13 April 2018 (has links)
L'objectif principal de ce projet de maîtrise est de développer un algorithme de commande prédictive permettant aux aéronefs sans pilote (UAVs) de se rendre à des cibles immobiles dont les positions sont connues. Il faut toutefois que les aéronefs évitent, en cours de route, des obstacles ellipsoïdaux statiques qui sont détectés par les aéronefs lorsqu'ils en sont assez près. De plus, l'information sur les obstacles détectés doit ^etre transmisse aux autres aéronefs. Pour chacun de ces aéronefs, l'information est reçue seulement s'il est à portée de communication. Il est présumé que chaque aéronef possède un pilote automatique, système de commande à bord, qui le stabilise. Ainsi, l'algorithme doit déterminer les commandes à transmettre au pilote automatique. L'algorithme développé a été testé avec succès en simulation et l'aide d'un système "Hardware-In-the-Loop" (HIL). / The main objective of this master's project is to develop a predictive control algorithm that will allow unmanned aerial vehicles (UAVs) to intercept static targets of known position. UAVs must however avoid static ellipsoidal obstacles detected on-route, when they are in close proximity to the aircrafts. Information on the detected obstacles must also be transmitted to fellow UAVs. Each aircraft can receive information from another aircraft, only if they are in communication range. Moreover, it is assumed that each aircraft is equipped with an autopilot (on-board control device) to stabilize the UAV in-flight. The predictive control algorithm must thus determine the commands to transmit to the autopilot. The developed algorithm was tested in simulation and with a Hardware-In-the-Loop (HIL) system, both of which yielded successful results.

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