Controle robusto e inteligente de quadricópteros sujeitos a distúrbios de vento (2021)
- Authors:
- Autor USP: SIMPLÍCIO, PAULO VICTOR GALVÃO - EESC
- Unidade: EESC
- Sigla do Departamento: SEL
- DOI: 10.11606/D.18.2021.tde-19012022-092722
- Subjects: SISTEMAS DE CONTROLE; REDES NEURAIS; RASTREAMENTO; VENTO; TRAJETÓRIA; AERONAVES QUADRIMOTORAS
- Keywords: Controle robusto; Estimativa de Distúrbios; Quadrotor
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: O desenvolvimento de sistemas de controle aplicados a quadricópteros que atuam em ambientes hostis é um desafio complexo. Isto porque, para obter um bom desempenho de voo autônomo com robustez, deve-se projetar um sistema de controle que considere não só distúrbios externos como também outros fatores que possam depreciar a qualidade de voo. Recentemente, uma das técnicas mais utilizadas é o controle inteligente composto por redes neurais artificiais (RNAs). Neste caso, as redes são combinadas com controladores, formando uma arquitetura capaz de se adaptar ao ambiente de operação e, consequentemente, reduzir o erro de seguimento de trajetória. Diante disso, este trabalho tem o objetivo de desenvolver arquiteturas inteligentes para controle de posição de quadricópteros, melhorando o desempenho de voo durante o rastreamento de trajetória. As arquiteturas propostas combinam um regulador linear quadrático robusto (RLQR) com redes neurais profundas. Além disso, o desempenho das arquiteturas propostas é avaliado através de um estudo comparativo, utilizando outros três controladores presentes na literatura: regulador linear quadrático (LQR), proporcional-integral-derivativo (PID) e linearização por realimentação (LR). As arquiteturas foram desenvolvidas utilizando a plataforma robot operating system (ROS) e os experimentos foram realizados primeiramente em um ambiente simulado e, em seguida, utilizando um quadricóptero comercial, o ParrotTM Bebop 2.0. Para ambos os casos, foramrealizados dois conjuntos de experimentos, com e sem a aplicação de distúrbio de vento na aeronave. Os resultados mostraram que a utilização de redes neurais combinadas com controladores, robustos ou não, melhoram o desempenho de voo de quadricópteros. Isto foi visualizado tanto para condições normais de voo quanto para voos em que o quadricóptero foi submetido à influência de distúrbios de vento
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2021
- Data da defesa: 16.12.2021
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: green
- Licença: other-oa
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ABNT
SIMPLÍCIO, Paulo Victor Galvão. Controle robusto e inteligente de quadricópteros sujeitos a distúrbios de vento. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-19012022-092722/. Acesso em: 02 out. 2024. -
APA
Simplício, P. V. G. (2021). Controle robusto e inteligente de quadricópteros sujeitos a distúrbios de vento (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-19012022-092722/ -
NLM
Simplício PVG. Controle robusto e inteligente de quadricópteros sujeitos a distúrbios de vento [Internet]. 2021 ;[citado 2024 out. 02 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-19012022-092722/ -
Vancouver
Simplício PVG. Controle robusto e inteligente de quadricópteros sujeitos a distúrbios de vento [Internet]. 2021 ;[citado 2024 out. 02 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-19012022-092722/ - Disturbance observer-based robust control of a quadrotor subject to parametric uncertainties and wind disturbance
- Robust and intelligent control of quadrotors subject to wind gusts
- Rastreamento de trajetória de um quadricóptero com controle robusto e rede neural profunda
- Multi-UAV collaborative system for the identification of surface cyanobacterial blooms and aquatic macrophytes
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.18.2021.tde-19012022-092722 (Fonte: oaDOI API)
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