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Subproyecto 3

TÉCNICAS DE CONTROL DE HELICÓPTEROS A ESCALA

Antonio Barreiro Blas.Grupo de Control no Lineal.E.T.S.I.I.-Universidad de Vigo

CROMAT: Coordinación de RObots Móviles

Aéreos y Terrestres

Santander, 7 de Abril de 2004.

Subproyecto 3: Técnicas de control de helicópteros a escala

Introducción. Breve descripción

* Esquema de objetivos* Resultados principales y soluciones aportadas* Continuidad de la investigación* Posibilidades de transferencia* Referencias principales

“El El subproyecto 3 es de carácter más básico y se centra en los problemas teóricos que plantea el control de helicópteros a escala en el marco del control no lineal de sistemas subactuados


Objetivos alcanzados

Modelado de helicópteros a escala(estudio dinámico, simulación numérica, simbólica y gráfica)

Técnicas de control de helicópteros a escala(desarrollo de técnicas de control no lineal MIMO subactuado)

Técnicas de visión dinámica(localización y seguimiento de pose 3D basada en marcas)

Plataforma experimental(instalación de interiores, segura, de vuelo restringido)


Modelado de helicópteros a escala (I)

Sólido rígidoDinámica pral. Etapa de actuación= +

Problemas control =MIMO altamente no lineal, acoplado +

Subactuado, con incertidumbre

Estudio dinámico para guiar elección técnicas control


Modelado de helicópteros a escala (II)

• Numérica (Simulink)

• Simbólica (Mathematica)

• Gráfica (OpenGL)

Tipo implementaciones:

X

Ac

xb

selector

PBw

e

xb

Gv

Gw

nuwad

nuwr

redw

PBv

e

xb

Gv

Gw

nuv ad

redv

Xc

delQ

acv

acw

X_ref

mod_ref

X

nuv

Tm

delQ

invT

X

nuw

deltam

invR

ei eo

fi ltro PB

Xc

comandos

circulo

u

X

Ac

bear

Xc

comandos

bajada

Xc

Ew

Ev

t

U

X

modref

U U(E)

U U(E)

U U(E)U U(E)

Selector

e

PDv

PDw

PD

Demux

Demux

zeros(3,1)

zeros(3,1)PBwPBv

Gw

Gv

Clock

Modelos estudiados:

• MARVIN (T.U. Berlin)

• IKARUS (Kim-Tilbury)

• BEAR (Univ. Berkeley)

1

nuvad

MATLABFunction

transpose3

MATLABFunction

transpose2

MATLABFunction

transpose1 MATLABFunction

logsig

MATLABFunction

extract

MATLABFunction

dlogsig

Wv0

Vv0

MatrixMultiply

MatrixMultiply

MatrixMultiply

MatrixMultiply

MatrixMultiply

MatrixMultiply

MatrixMultiply

MatrixMultiply

MatrixMultiply

MatrixMultiply

1s

1s

[V]

[W]

kapav

[W]

[V]

sqrt(u)

5

Gw

4

Gv

3

xb

2

e

1

PBv


Resultados sobre técnicas de control (I)

Entrada de control

Dinámicatraslaciona

l

Dinámicarotacional

Colectivo Tm

z -

Cola Tt

-

Longitudinal a x

Lateral b

y

Principales líneas exploradas: Técnicas Bear (Sastry){ Técnicas Georgia Tech

* Raimúndez, Camaño, Baltar, Intelligent Autonomous Vehicles, IAV’04, Lisboa 2004† Raimúndez, Camaño, Béjar, IFAC World Congress, Praga 2005 (colab. subproy. 1)

Problemas: MIMO acoplado no lineal + subactuación

Soluciones: Cancelación de no linealidad (lin. aproximada) + estructura cascada (lazo interno orientación, externo traslación)

Aportaciones: Adaptación a Bear, Marvin e Ikarus, simplificación de inversión lazo externo, pseudocontrol como dinámica interna,mejora en modelo referencia,


Resultados sobre técnicas de control (II)

Problemas: Errores de linealización aprox., Incertidumbres etapa actuación

Soluciones: Control adaptativo con Redes Neuronales

Aportaciones: Adaptación a Bear, Ikarus y Marvin, reducción de nº entradas

Sin Adaptación Con Adaptación

Evolución de los Pesos

* Raimúndez, Camaño, Béjar CDC-ECC, Sevilla 2005 (colab. subproy. 1)

Técnicas Isidori-MarconiNuevas líneas:

{ Técnicas backsteppingAntisaturación

Probl. abiertos:

{ Gen. refs.


Principales líneas exploradas:

• Estimación de pose• Seguimiento de pose{

* Baltar, Barreiro, Delgado World Automation Congress, WAC’04, Sevilla 2004

† Delgado, Barreiro Automatica 39(7) 1195-1203 (2003)

Resultados sobre visión dinámica (I)

• Problemas: Implementar un sistema de realimentación por visión• Soluciones: Entorno completo para visión dinámica: localización inicial, gestión marcas, gestión subventanas, ocultaciones, etc.


Líneas en exploración: • Localización marcas y SLAM

• Impacto periodo muestreo{† Delgado, Barreiro, Baltar IFAC World Congress, Praga 2005 * Delgado, Barreiro Int. Journal of Control, 77(7) 693-702(2004)

Resultados sobre visión dinámica (II)

• Problemas: Algoritmos de tracking robustos y eficientes• Soluciones: Estudio algoritmos: Newton, LS, LS+FF, EKF,…• Aportaciones: Formulación unificada, Análisis robustez-dominio de convergencia, resolución compromiso filtrado-convergencia,…


Prioridad normal

Alta prioridad

Hilo para diálogo con el usuario

Hilo de adquisición y tratamiento de imágenes

Programa de visión

Control en tiempo real:

Simulink

Lenguaje C

Real-Time Workshop

Real-Time Windows Target

S-Function Lenguaje C

Visual C++ Ejecutable:ejecucion enTiempo Real

Device-driverRTWT

Restricción del movimiento a 2GdL

Helicóptero de RC Mikado Logo 20-1350 mm diametro palas y 3.3 Kg-Motor brushless con controlador de velocidad

Sistema de visión

Par de cámaras B/W Basler 101f-Resolución 1300x1030, con 8 bits/pixel-Velocidad de imágenes 12 fps a 1300x1030-Parámetros programables (ganancia, brillo,…)-Comunicación IEEE-1394

Plataforma de laboratoriopara experiencias de control de helicópteros


Plataforma de laboratoriopara experiencias de control de helicópteros


Resumen

Continuidad en la investigación Nuevo proyecto DPI-04. Sist. con retardos (+ U. Murcia) Gran interés en continuar líneas helicópteros + visión

Referencias (5-6 más representativas) Raimúndez, Camaño, Béjar, CDC-ECC, Sevilla 2005 Delgado, Barreiro, Baltar, IFAC World Congress, Praga 2005 Raimúndez, Camaño, Béjar, Baltar, IFAC World Congress, 05 Camaño, Baltar, Raimúndez, WAC, Sevilla 2004 Delgado, Barreiro, Int. Journal of Control, 2004 Delgado, Barreiro, Automatica, 2003

Publicac.(+en realiz.): Revistas: 2(+2), Congresos 15, Tesis 1(+2)

Diseño de autopilotos más eficientes y robustos Plataforma de gran potencial didáctico y demostrativo

Posibilidades de transferencia

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