Les mini-drones à propulsion électrique sont susceptibles d’avoir une endurance inférieure
à celle de drones plus grands, en raison, principalement, de l’efficacité aérodynamique
limitée des petites ailes de faible allongement. La capacité de stockage limitée
des batteries embarquables sur les mini-drones réduit également l’endurance totale.
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 tout en permettant une distribution de la charge utile.
Dans le contexte du vol en formation classique des avions, on a observé qu’une réduction
significative de la consommation d’énergie de l’avion suiveur peut être obtenue
dès lors qu’il se place dans les tourbillons de sillage du prédécesseur. Dans notre contexte,
cela implique des déplacements très précis du mini-drone suiveur dont la position
relative (latérale et verticale) doit rester à une fraction d’envergure du mini-drone
prédécesseur. Par ailleurs, la procédure d’amarrage utilisée dans l’échange de batteries
entre drones en vol implique des exigences de performance de guidage similaires,
voire plus strictes. Ces fortes contraintes de performance s’accompagnent en outre
d’exigences de robustesse particulièrement élevées sur les lois de commande en raison
des perturbations mal connues induites par les turbulences de sillage.
Le 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. Des performances excellentes
de suivi de position relative ont en effet pu être démontrées. 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. La comparaison avec la commande par modes glissants en temps continu
échantillonnée proposée dans la littérature montre des performances de suivi de position
considérablement améliorées. Nous montrons que la loi de guidage proposée,
complétée par des boucles de suivi du facteur de charge interne et d’un estimateur des
perturbations permet de garantir une précision sur le suivi de position relative compatible
avec les exigences de l’exploitation du flux d’air généré par le prédécesseur. Dans
nos travaux, nous abordons aussi, avec la notion de « string stability », la problématique
liée à la propagation des erreurs de suivi dans des systèmes de commande par
modes glissants sous retour d’états locaux et soulignons les limitations fondamentales.
Pour évaluer la performance de la loi de guidage proposée et permettre aussi à la communauté
de tester des améliorations des techniques de commande de vol dédiées
au vol en formation, un problème de référence ouvert a été proposé.
Enfin, la proximité des drones dans les scénarios de vol en formation serrée nécessite
la mise en place de stratégies efficaces d’évitement de collisions. Cependant, 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. La mise en oeuvre du filtre proposé repose
uniquement sur des mesures accessibles via des récepteurs GNSS à faible coût
et des capteurs de distance relatifs. Nos premières évaluations ont montré que les efforts
de calcul induits par cette mise en oeuvre 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, attributable mostly to the limited aerodynamic
efficiency of small wings of moderate aspect ratio and the comparably low energy density
of available civil battery technology. Upwash exploitation, inspired by migratory
birds, as well as aerial recharging, are the most promising control-driven approaches
to mitigate this disadvantage while simultaneously opening up new possibilities such
as distributed payloads and mission-level redundancy.
Flight experiments with manned aircraft as well as wind tunnel data suggest that the
region in the wake of a predecessor aircraft where a significant reduction in energy
consumption can be achieved is however both laterally and vertically of the magnitude
of a mere fraction of a wingspan. The docking procedure involved in exchanging batteries
between UAS in flight implies similar, if not even tighter, guidance performance
requirements. Precise formation flight has, furthermore, to be performed under the
adverse influence of only approximately known wake disturbances.
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. Comparisons with
time sampled continuous-time sliding mode control previously proposed show vastly
improved chattering and position tracking performance. 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 address the scalability of local feedback sliding
mode control schemes and point out fundamental limitations of sliding mode control
with local feedback information when it comes to string stability. To evaluate the
performance of the proposed guidance scheme and to facilitate the testing and comparison
of new, improved formation flight control techniques, an openly accessible benchmark
problem is proposed in this work.
Finally, the closeness of UAS in tight formation flight scenarios makes collision avoidance
a major concern. However, existing probabilistic localization algorithms cannot
provide guaranteed confidence regions of the relative position of other members of the
formation. As an important building block for safe tight formation flight, we present a
set membership filter that provides ellipsoidal regions guaranteed to contain the relative
positions of the otherUAS. Being based on observations of low-cost GNSS receivers and ultra wide-band ranging devices, 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. |