UAV perception for safe flight under physical interaction

Abstract

The control of autonomous flying vehicles with navigation purposes is a challenging task. Complexity arises mainly due to the non-linearity and uncertainty inherently present in the flight mechanics and aircraft-air interactions. Recently, interest has grown for equipping unmanned vehicles with the capacity to interact with their environment, other vehicles or humans. This will enable interesting applications such as autonomous load carrying, aerial refueling or parcel delivering. Having measured the interaction wrenches ease the control problem which can be configured to reject disturbances or to take profit of them to fulfill mission objectives.

This thesis will contribute to this area by providing perception solutions which use limited and low cost sensors that enable state and disturbance estimation for possible, but not restricted to, interaction scenarios.

This thesis contain three parts. The first part, introduces basic concepts related to the navigation state, aircraft dynamics, and sensor models. In addition, the platform under study is presented and mathematical models associated to it are calibrated.

The second part is devoted to the observability analysis and the design of state observers. Linear and non-linear observability analysis techniques are used to unveil that the state of quadrotors equipped with GPS, magnetometers an IMU sensors cannot be uniquely identified in some specific flight configurations. Results of this section are relevant because the conflicting flight configurations contain hover, a flight maneuverer central in many unmanned aerial missions of VtoL vehicles. For many possible singular configurations, insightful descriptions and interpretations of the solution space known as indistinguishable region is provided. Findings are verified in simulation scenarios where it can be seen how a filter fails to recover the true state of an aircraft when imposing the hover flight condition. We discuss then the design of Extended Kalman Filters for state estimation that considers the available sensors. Issues that are typically not reported in the literature, such as when to update or propagate in the estimator algorithm or which coordinate frame should be used to represent each state variable are discussed. This leads to the formulation of four potentially equivalent but different discrete event-based filters for which precise algorithmic expressions are given. We compare the results of the four filters in simulation under known favorable conditions for observability. In order to diminish the effect of flying in the conflicting observability configurations, we provide an alternative filter based on the Schmidt Kalman Filter (SKF). The proposed filter shares the structure of the EKF, behaves better in the instants that the EKF fails and provides similar results in the remaining conditions.

The last part of the thesis deals with the estimation of external disturbances. Disturbance estimation results are based on the derivation of a linear model for the aircraft dynamics which then extended with a high order disturbance model to enable the estimation of fast varying disturbances. Two external disturbance estimators from the literature are reviewed and adapted to the new model. Also, two Kalman observers that exploit the linearity of the derived model are presented. A simulation comparison is provided demonstrating that the KF disturbance estimators outperform the other. In addition, this part presents a design methodology of generic quadratic bounded observers for linear systems with ellipsoidal bounded uncertainty. The derived observers maximize a user tunable compromise between the estimation convergence speed and the final volume containing the estimation error. An observer for disturbances acting on a flying platform is derived considering the high order disturbance model above mentioned. Finally, an analysis of the estimation performance with respect to the design parameters is presented.

Esta tesis, contribuye en este área formulando soluciones de percepción que permiten la estimación del estado y perturbaciones externas en condiciones normales de vuelos así como casos de interacción para UAVs equipados con sensores limitados y de bajo coste. La tesis se estructura en tres partes. La primera de ellas introduce los conceptos básicos relacionados con el estado de navegación, la dinámica de la aeronave y modelos de sensores. Además, se presenta la plataforma de estudio así como los modelos matemáticos asociados a ella y su calibración. La segunda parte está destinada al análisis de observabilidad y el diseño de observadores de estado. Los resultados de esta sección son importantes porque dentro de las condiciones de vuelo conflictivas se encuentra el vuelo a punto fijo, una maniobra de vuelo central en muchas misiones de vehículos VToL. Se analizan estas condiciones críticas de vuelo y para ellas se deriva y describe el espacio de soluciones posible conocido como región indistinguible. Los resultados son verificados en simulación dónde se puede apreciar como un estimador de estado falla al intentar realizar su tarea cuando la aeronave está en vuelo a punto fijo. Seguidamente se presenta el diseño de filtros extendidos de Kalman (EKF) que proveen estimaciones del estado con la información limitada de los sensores disponibles. Se discuten conceptos que habitualmente no se presentan en la literatura como cuando actualizar o propagar en el algoritmo de estimación o que sistema de referencia se debe utilizar para representar adecuadamente las variables de estado. Esto lleva a la formulación algorítmica de cuatro filtros discretos basados en eventos, diferentes, pero en esencia equivalentes. Se derivan rutinas de inicialización para los filtros y se comparan los resultados en simulación bajo condiciones favorables de estimación. Con la idea de disminuir el efecto de volar en configuraciones de observabilidad conflictivas, se deriva un filtro alternativo basado en el filtro de Schmidt Kalman (SKF). El filtro propuesto comparte estructura con el EKF, tiene un mejor comportamiento allí dónde le EKF falla y una respuesta similar en el resto de condiciones de vuelo. La última parte de la tesis trata con la estimación de perturbaciones externas. Para ello se deriva un modelo lineal que relaciona fuerzas y momentos con velocidades junto a un modelo de alto orden para las perturbaciones. Se estudia su aplicación a dos modelos para la estimación de perturbaciones ya presentes en la literatura. Además, se proponen dos nuevos filtros de Kalman que se aprovechan de la linealidad del modelo. Se presenta una comparativa basada en la simulación de escenarios ideales así como realistas que demuestra que los filtros KF superan al resto. Esta misma parte de la tesis presenta el diseño genérico de estimadores "quadratic bounded" para sistemas dinámicos lineales cuya incertidumbre se encuentra acotada dentro de elipsoides. Estos estimadores maximizan un compromiso, ajustable por el usuario que contempla la velocidad de convergencia así como el volumen de la solución final que contiene el error de estimación. Se deriva un observador de perturbaciones para plataformas aéreas basado en el modelo de alto orden arriba mencionado. Finalmente, se presenta un análisis del desempeño de estimación en función de los parámetros de diseño del filtro.