Modelado e identificación de vehículos aéreos no tripulados comerciales a partir de datos de vuelo sintéticos

Abstract

El presente trabajo se centra en el desarrollo de simuladores de vuelo para vehículos aéreos no tripulados (VANTs o UAVs) de ala fija y en la creación de un método de identificación de parámetros aerodinámicos. A través de la implementación de dos modelos de resistencia aerodinámica y tres modelos propulsivos, se logró la creación exitosa de simuladores que ofrecen experiencias realistas de vuelo y permiten al piloto interactuar con la aeronave en tiempo real mediante una interfaz usuario-máquina. Además, se diseñó un algoritmo de identificación de coeficientes aerodinámicos basado en el método de mínimos cuadrados, lo que llevó a la identificación exitosa de parámetros en ciertos escenarios. Los resultados de este trabajo tienen implicaciones significativas, ya que la utilización de modelos más precisos de resistencia y propulsión permitiría un desarrollo más efectivo de sistemas de control en velocidad y altitud. El modelo de motor BLDC (del inglés Brushless DC, o DC sin escobillas) presentado junto con el modelo de hélice basado en datos de túnel de viento, también ofrece una base sólida para el análisis del rendimiento de UAVs en diversas condiciones. A pesar de los logros, se identificaron áreas de mejora, como la necesidad de abordar el cálculo de derivadas a partir de señales ruidosas de giroscopios y la exploración de algoritmos más avanzados para la identificación de parámetros. Este trabajo abre la puerta a futuras investigaciones y mejoras en el simulador presentado. Las posibilidades incluyen la integración con autopilotos, la navegación mediante waypoints y la aplicación en competiciones de aeromodelismo universitario. Además, se podrían explorar métodos de identificación más avanzados y técnicas para abordar las no-linealidades en la dinámica de la aeronave.

The focus of this study is on developing a flight simulator for fixed-wing unmanned aerial vehicles (UAVs) and creating a method to identify the aerodynamic parameters of these kind of platforms. By using two different models for aerodynamic resistance and three for propulsion, it has been successfully developed simulators that offer realistic flight experiences and allow pilots to interact in real time using a user-machine interface. Additionally, it has been designed an algorithm based on the least squares method to determine aerodynamic coefficients, successfully identifying parameters in specific scenarios. These findings are significant because improved drag and propulsion models could enhance the development of velocity and altitude control systems. The integration of the BLDC (brushless DC) motor model and the propeller model, based on wind tunnel data, provides a solid foundation for analyzing UAV performance under varying conditions. Despite these achievements, there is room for improvement, such as addressing the challenge of calculating derivatives from noisy gyroscope signals and exploring advanced algorithms for parameter identification. This work paves the way for further research and enhancements to the simulator. Possibilities include the integration with autopilots, waypoint navigation, and potential use in university RC aircraft competitions. Moreover, exploring more advanced identification methods and techniques, could help to address the nonlinear behavior in aircraft dynamics.