Controle robusto e inteligente de quadricópteros sujeitos a distúrbios de vento - Simplício, Paulo Victor Galvão (2021)
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, foram realizados 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.