Distributed predictive formation control of autonomous rotary-wing micro aerial vehicles

November 2, 2023

Esta tese de doutoramento aborda o complexo cenário da coordenação de movimentos e do controlo de formações em equipas de Micro Veículos Aéreos (MAVs) de asa rotativa. Inspirada pelas exigências intrincadas de aplicações do mundo real, tais como busca e salvamento ou vigilância, a investigação tem como objetivo melhorar o desempenho, a segurança e a autonomia desses sistemas multi-robôs, tirando partido exclusivamente dos recursos a bordo. Explora a otimização distribuída em tempo real do desempenho multi-objetivo sob uma série de restrições, enfatizando o papel da deteção relativa. Uma estrutura de Controlo Preditivo de Modelos Não Lineares Distribuídos (D-NMPC) é utilizada como a principal metodologia para lidar sistematicamente com estes objectivos e restrições numa arquitetura uniforme. Para enfrentar os desafios das garantias de estabilidade e das incertezas ambientais, é também investigada uma abordagem distribuída robusta que incorpora o MPC baseado em tubos. A conceção e a implementação de sistemas de localização relativa baseados em visão e em IR são efectuadas para melhorar a autonomia do sistema multi-robô. É adoptada uma estrutura de conceção e iteração a vários níveis, abrangendo simulações de baixa e alta fidelidade e experiências no mundo real. Esta estrutura serve como uma abordagem sistemática para fazer a ponte entre os aspectos teóricos e práticos desta investigação. A tese também incorpora um processo de validação rigoroso através de uma série de experiências iterativas realizadas em ambientes simulados e físicos com uma frota de quadricópteros personalizados. Estas experiências têm como objetivo quantificar a eficácia das metodologias propostas em termos de precisão, satisfação de restrições, robustez, utilização de recursos e escalabilidade. Esta tese também fornece um estudo comparativo envolvendo várias arquitecturas de controlo preditivo de modelos em grande escala, bem como um método convencional de controlo de formação baseado na teoria algébrica dos grafos. O objetivo desta comparação é fornecer uma perspetiva matizada sobre as potenciais vantagens e limitações das abordagens baseadas em MPC. O trabalho conclui com um resumo das principais conclusões, sugerindo pistas para investigação futura e potenciais aplicações de sistemas aéreos multi-robot que executam tarefas de formação num quadro preditivo. This doctoral thesis navigates the complex landscape of motion coordination and formation control within teams of rotary-wing Micro Aerial Vehicles (MAVs). Prompted by the intricate demands of real-world applications such as search and rescue or surveillance, the research aims to improve the performance, safety, and autonomy of such multi-robot systems by leveraging onboard resources exclusively. It explores the distributed real-time optimization of multi-objective performance under a range of constraints while emphasizing the role of relative sensing. A Distributed Nonlinear Model Predictive Control (D-NMPC) framework is employed as the principal methodology for systematically handling these objectives and constraints within a uniform architecture. To address the challenges of stability guarantees and environmental uncertainties, a robust distributed approach incorporating tube-based MPC is also investigated. The design and implementation of vision-based and IR-based relative localization systems are performed to improve the autonomy of the multi-robot system. A multi-level design and iteration framework is adopted, spanning low- and high-fidelity simulations and real-world experiments. This framework serves as a systematic approach for bridging the theoretical and practical aspects of this research. The thesis also incorporates a rigorous validation process through a series of iterative experiments conducted both in simulated and physical environments with a fleet of custom-built quadrotors. These experiments aim to quantify the effectiveness of the proposed methodologies in terms of accuracy, constraint satisfaction, robustness, resource utilization, and scalability. This thesis also provides a comparative study involving various large-scale model predictive control architectures as well as a conventional algebraic graph theory-based formation control method. The goal of this comparison is to provide a nuanced perspective on the potential advantages and limitations of the MPC-based approaches. The work concludes by summarizing key findings, suggesting avenues for future research and potential applications of multi-robot aerial systems executing formation tasks in a predictive framework.

Authors in the community:

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  İ

  İzzet Kagan Erünsal

  ist191139

Supervisors of this institution:

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  R

  Rodrigo Martins de Matos Ventura

  ist13950

101762020

Doutoramento em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

electrical-engineering-electronic-engineering-information-engineering - Electrical engineering, electronic engineering, information engineering

Keywords

• multi-robot systems
• formation control
• model predictive control
• relative localization
• aerial robotics
• trajectory control
• sistemas multi-robot
• controlo de formação
• controlo preditivo de modelos
• localização relativa
• robótica aérea
• controlo de trajectórias

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