Filtering algorithms and avionics systems for unmanned aerial vehicles

178 Pages·2016·5.16 MB·English

by  Erwan Salaün

Filtering algorithms and avionics systems for unmanned
aerial vehicles
Erwan Salaün
To cite this version:
Erwan Salaün. Filtering algorithms and avionics systems for unmanned aerial vehicles. Automatic.
École Nationale Supérieure des Mines de Paris, 2009. English. ￿NNT: ￿. ￿pastel-00554437￿
HAL Id: pastel-00554437
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Submitted on 13 Jan 2011
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ED n°431 : ICMS

T H E S E

pour obtenir le grade de

DOCTEUR DE L’ECOLE NATIONALE SUPERIEURE DES MINES DE PARIS

Spécialité “Mathématiques et Automatique”

présentée et soutenue publiquement par
Erwan SALAÜN

le 13 janvier 2009

ALGORITHMES DE FILTRAGE ET SYSTEMES AVIONIQUES
POUR VEHICULES AERIENS AUTONOMES

Directeur de thèse : Philippe MARTIN

Jury

M. Tarek HAMEL Président
M. Eric FERON Rapporteur
M. Robert MAHONY Rapporteur
Mme Cécile DURIEU Examinateur
M. Pascal MORIN Examinateur
M. Philippe MARTIN Examinateur

Erwan SALA(cid:220)N
FILTERING ALGORITHMS AND
AVIONICS SYSTEMS FOR
UNMANNED AERIAL VEHICLES
Erwan SALA(cid:220)N
Mines ParisTech, Centre Automatique et SystŁmes, 60, Bd. Saint-Michel, 75272 Paris
Cedex 06, France.
E-mail : [email protected]
Key words and phrases. (cid:22) Unmanned aerial vehicles, low-cost embedded avionics
systems, data fusion, navigation solutions, attitude and heading reference system, nonlin-
ear observers, invariance, symmetry, extended Kalman (cid:28)lter, quadrotor, rotor drag.
Mots clØs. (cid:22) VØhicules aØriens autonomes, systŁmes avioniques embarquØs bas-coßts,
fusion de donnØes, solutions de navigation, systŁme de rØfØrence d’attitude et de cap, ob-
servateurs non-linØaires, invariance, symØtrie, (cid:28)ltre de Kalman Øtendu, quadrotor, tra(cid:238)nØe
de rotor.
July 8, 2010
FILTERING ALGORITHMS AND AVIONICS
SYSTEMS FOR UNMANNED AERIAL VEHICLES
Erwan SALA(cid:220)N
iv
RØsumØ (Algorithmes de (cid:28)ltrage et systŁmes avioniques pour vØhicules aØriens
autonomes)
L’essorrØcentdesmini-vØhiculesaØriensautonomes(oumini-drones)estintrasŁquement
liØ au dØveloppement des di(cid:27)Ørentes composantes des systŁmes avioniques embarquØs
(capteurs, calculateurs et liaison de donnØes), (cid:224) la fois au niveau de leur coßt, de leur
poids, de leurs dimensions et de leurs performances. Ces engins volants doivent en e(cid:27)et
rØpondre (cid:224) un cahier des charges spØci(cid:28)que trŁs exigeant: Œtre capable d’accomplir des
missions de surveillance ou de poursuite de maniŁre autonome, tout en Øtant lØger (<2kg),
de petite envergure (<1m) et assez (cid:16)bon marchØ(cid:17). L’avionique embarquØe, dite (cid:16)bas-
coßts(cid:17), doit elle-mŒme satisfaire ces contraintes: elle ne peut contenir que des systŁmes
aux performances mØdiocres (e.g. mesures des capteurs fortement biaisØes ou bruitØes,
calculateur peu puissant), qui doivent alors Œtre compensØs par des algorithmes de fusion
de donnØes et de contr(cid:244)le (cid:16)intelligement(cid:17) pensØs et implØmentØs.
Le travail prØsentØ dans ce mØmoire concerne le dØveloppement thØorique et la valida-
tion expØrimentale d’algorithmes de fusion de donnØes originaux pour mini-drones, dØ-
passant les limitations des estimateurs communØment utilisØs. En e(cid:27)et, les observateurs
usuels (e.g. le Filtre de Kalman Etendu ou les (cid:28)ltres particulaires) possŁdent plusieurs
inconvØnients: leur convergence, mŒme au premier ordre, est di(cid:30)cile (cid:224) prouver, leur com-
portement local est souvent mal apprØhendØ et leur rØglage est dØlicat (de nombreux
coe(cid:30)cients sont (cid:224) rØgler). Ils sont de plus gourmand en calculs (nombreuses opØrations
matricielles), ce qui les empŒchent d’Œtre implØmentØs sur des calculateurs bon marchØ et
doncpeupuissants. CemØmoireprØsentedessolutionsalternatives(cid:224)ces(cid:28)ltres, remØdiant
aux dØfauts prØcØdents et pouvant Œtre implØmentØs aisØment et e(cid:30)cacement dans une
avionique bas-coßts.
Nous proposons tout d’abord des observateurs invariants (cid:16)gØnØriques(cid:17), prØservant les
symØtries naturelles du systŁme physique. Ces observateurs fusionnent les mesures de
capteurs bon marchØ usuels (tels qu’inertiels, magnØtomŁtres, GPS ou baromŁtre) a(cid:28)n
d’estimer avec prØcision l’Øtat de l’appareil (angles d’attitude et de cap, vitesse et posi-
tion). Ils possŁdent un large domaine de convergence; ils sont Øgalement faciles (cid:224) rØgler
et trŁs Øconomiques en temps de calcul. Ils ne supposent pas de modŁle connu de l’engin
(hormis les lois cinØmatiques habituelles) et peuvent donc Œtre adaptØs (cid:224) toute plateforme
mobile.
PuisnousdØvelopponsdesobservateurs(cid:16)spØci(cid:28)ques(cid:17), adaptØsautypedevØhiculeaØrien
considØrØ, en l’occurence un mini-quadrotor. Nous dØcrivons tout d’abord son modŁle
physique, tenant compte explicitement de la tra(cid:238)nØe de rotor. Ce modŁle nous permet
alors de contruire des observateurs estimant la vitesse du quadrotor (cid:224) partir de mesures
uniquement inertielles, menant (cid:224) un contr(cid:244)le en vitesse de l’appareil. Cette approche est
validØe par des vols stabilisØs autonomes.
En(cid:28)n, nous prØsentons en dØtails l’intØgration du systŁme avionique bas-coßts utilisØ,
composØ de capteurs (cid:16)bruts(cid:17) et d’un microcontr(cid:244)leur sur lequel sont implØmentØs les
observateurs prØcØdents. Nous validons ces algorithmes en comparant leurs estimations
avec ceux fournit par un produit commercial coßteux, mettant ainsi en Øvidence leur
excellent rapport (cid:16)qualitØ/prix(cid:17).
REMERCIEMENTS
Je remercie Tarek Hamel, prØsident du jury, Eric Feron et Robert Mahony, rapporteurs,
CØcile Durieu et Pascal Morin, examinateurs de ma thŁse.
Je tiens Øgalement (cid:224) remercier toute l’Øquipe du centre, en particulier Nicolas Petit et
Pierre Rouchon, pour leurs conseils et l’intØrŒt qu’ils ont portØ (cid:224) mon travail.
J’ai une grande pensØe pour mes compagnons de route qui m’ont aidØ par bien des
maniŁres: Laure et Jonathan pour s’Œtre brßlØs avec moi au fer (cid:224) souder; Caroline et
Christophe pour avoir partagØ ma passion de l’ATmega128; Pierre-Jean et Johann pour
m’avoir aidØ (cid:224) construire notre quadricoptŁre; SilvŁre pour m’avoir initiØ au monde de
l’invariance.
Merci (cid:224) mes proches, en particulier (cid:224) Marine, qui ont su m’Øpauler pendant toutes ces
annØes et me faire vivre tant de bons moments qui m’ont permis de me ressourcer.
Je souhaite en(cid:28)n remercier Philippe Martin qui a ØtØ beaucoup plus qu’un simple
directeur de thŁse. Merci d’avoir toujours ØtØ (cid:224) mes c(cid:244)tØs: de la gestion des interruptions
dumicrocontr(cid:244)leuraulemmedeBarbalat,enpassantparlechoixetl’achatdeconnecteurs
en tous genres. Je vais regretter nos (longues) pauses cafØs, les (cid:28)nitions d’articles (cid:224) 4h du
matin et les vols du quadri dans le jardin des Mines.

CONTENTS
1. Problem position ............................................................ 3
1.1. Roles of the embedded avionics system .................................... 3
1.2. Challenges of the (cid:28)ltering algorithms ...................................... 4
1.3. Sensors and commercial navigation systems ................................ 6
1.4. Symmetry-preserving observers theory ...................................... 11
1.5. Thesis outline .............................................................. 14
2. Models for navigation systems ............................................ 17
2.1. Round Earth model and (cid:16)true inertial navigation(cid:17) .......................... 17
2.2. Flat Earth model .......................................................... 26
2.3. Model for AHRS .......................................................... 30
2.4. Model for aided AHRS .................................................... 33
2.5. Invariance properties of the (cid:29)at Earth model .............................. 35
2.6. Quaternions ................................................................ 38
3. Symmetry-preserving observers for Attitude and Heading Reference
Systems ...................................................................... 41
3.1. Nonlinear observer ........................................................ 41
3.2. Design of the observer gain matrices ........................................ 48
3.3. E(cid:27)ects of disturbances ...................................................... 53
3.4. Experimental validation .................................................... 54
4.Symmetry-preservingobserversforaidedAttitudeandHeadingReference
Systems ...................................................................... 59
4.1. Earth-velocity-aided AHRS ................................................ 59