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Contributions au vol en formation serrée de petits drones / Contributions to Tight Formation Flight Control of Small UASBolting, Jan 26 September 2017 (has links)
Les mini-drones à propulsion électrique sont susceptibles d’avoir une endurance inférieure à celle de drones plus grands.L’exploitation des interactions aérodynamiques, inspirée par les oiseaux migratoires, ainsi que le ravitaillement en vol , sont des approches prometteuses pour améliorer l’endurance des mini-drones. La commande par modes glissants d’ordre supérieur en temps continu (CTHOSM) a été considérée comme un candidat prometteur à ce problème ouvert difficile et a été appliquée avec succès à des modèles cinématiques simples. Dans nos travaux, nous étudions les implications de la présence de la dynamique de la boucle interne et de l’implémentation en temps discret à des taux d’échantillonnage modérés et constatons alors que l’application de la commande CTHOSM devient impossible. Nous proposons donc un schéma de guidage prédictif discret par modes glissants pour approximer les performances de la commande CTHOSM pour une dynamique réaliste du drone. On propose également un problème de référence accessible pour d'autres chercheurs. Les algorithmes de localisation probabilistes existants ne permettent pas la caractérisation de régions de confiance garanties de la position des autres membres de la formation. Dans ce contexte, nous proposons un nouveau filtre ensembliste caractérisant de telles régions de confiance sous forme ellipsoïdale. Nos premières évaluations ont montré que les efforts de calcul induits par cette mise en œuvre restent parfaitement compatibles avec les contraintes des systèmes avioniques des petits drones. / Small, electrically driven unmanned aircraft are likely to suffer from inferior endurance compared to their larger counterparts. Upwash exploitation by tight formation flight, as well as aerial recharging are the most promising control-driven approaches to mitigate this disadvantage. Continuous time higher order sliding mode control (CTHOSM) has been considered as a candidate for this challenging open problem and was successfully applied to simple kinematic models in simulation, where excellent relative position tracking performance can be demonstrated. In this work we study the implications of the presence of inner loop dynamics and discrete implementation at moderate sampling rates and we find that it precludes the application of CTHOSM control to fixed-wing UAS. We propose a predictive discrete sliding mode guidance scheme to approximate the performance of CTHOSM control assuming realistic fixed-wing UAS dynamics. We show that the proposed guidance scheme in combination with inner load factor tracking loops and a disturbance observer allows for relative position tracking performance compatible with the requirements of upwash exploitation. We propose as well an openly accessible benchmark problem. Existing probabilistic localization algorithms cannot provide guaranteed confidence regions of the relative position between UAS. We present a set membership filter that provides ellipsoidal regions guaranteed to contain the relative positions of the other UAS. It is compatible with the hardware constraints of small low-cost UAS. Simulations suggest computational efforts compatible with the computational resources typically available onboard small UAS.
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