Diseño e implementación de un controlador borroso para el seguimiento de trayectorias de un drone quadcopter

Dentro del campo de los UAV, la rama de control es una parte crucial, pues es la que se encarga de calcular las consignas necesarias para realizarla misión objetivo. Dentro de este campo encontramos distintos tipos de controladores según las necesidades del sistema, siendo algunos de ellos el control de posición, el control de velocidad o el control de trayectorias. Este último tiene especial importancia ya que permite la posibilidad de incrementar la complejidad de las misiones que puede realizar el dron gracias a la posibilidad de seguir trayectorias más o menos complejas de una manera eficiente y controlada. Para el diseño de los controladores se deben tener en cuenta distintos parámetros como el modelo del sistema, la frecuencia de ejecución o el nivel de ruido de los sensores. La variación de estos parámetros añade complejidad al diseño ya que el objetivo es en funcionamiento de los controladores de una forma rápida y precisa, intentando mantener su eficiencia ante variaciones del nivel de ruido o ante distintas frecuencias de funcionamiento de los sensores. Para hacer frente a estos desafíos, el control fuzzy se presenta como una estrategia interesante para resolver problemas sin necesidad de modelar matemáticamente el dron, lo que resulta de especial utilidad cuando la planta tiene un comportamiento no lineal. En este proyecto se realiza el diseño e implementación de un control de trayectorias empleando lógica fuzzy para la competición internacional “FUZZ IEEE 2021 Autonomous Drone Racing Competition”. Para el diseño de este controlador, previamente se realiza el análisis del modelo del dron y del entorno de simulación proporcionado por los organizadores de la competición. Posteriormente se realiza un control de cada uno de los comandos (yaw, pitch, roll, thrust) de manera independiente. La estructura del controlador se basa en un controlador de velocidad y un controlador de posición conectados en cascada, que permite simplificar el proceso de diseño al disminuir la complejidad de los controladores. Cada uno de los controladores ha sido diseñado empleando lógica fuzzy, buscando emplear el menor número de reglas posible para mantener la simplicidad de los controladores. Para el ajuste de estos controladores se realiza un ajuste inicial de manera manual. Este tipo de ajuste lleva tiempo debido a la necesidad de ir cambiando individualmente los distintos parámetros para observar la variación del error. Para facilitar esta tarea de ajuste se realiza una optimización de los controladores mediante algoritmos de Inteligencia Artificial. Esto permite un aprendizaje automático del sistema y la capacidad de aprender de controladores con un mejor comportamiento, lo que permite mejorar el comportamiento de nuestros controladores. La participación en la competición internacional “FUZZ IEEE 2021 Autonomous Drone Racing Competition” se realiza representando al equipo de investigación Computer Vision & Aerial Robotics del Centro de Automática y Robótica de la Universidad Politécnica de Madrid. Esta competición se debe realizar aplicando lógica borrosa o fuzzy. Adicionalmente, se ha realizado el diseño de distintas estrategias control, pasando de estrategias dependientes del tiempo a estrategias dependientes de la posición, y se ha analizado su rendimiento frente al control diseñado. Por último, se ha realizado su implementación en el software Aerostack, del grupo de investigación, y se realizaron las pruebas en un entorno real con el objetivo de validar los controladores. Esto permite el aumento de opciones disponibles en Aerostack, haciéndolo más flexible y adaptable a las distintas misiones y drones a controlar. Fruto de este trabajo, el controlador de trayectorias implementado y presentado en la competición se logró el primer puesto demostrando un comportamiento estable y preciso con velocidades cercanas a 3 m/s