UAS planning and trajectory generation for safe and long-duration oceanic and coastal missions.

Abstract

La presente tesis doctoral, muestra el diseño de un sistema para la extensión de la duración de vuelo de sistemas autónomos no tripulados de tamaño pequeño. Este sistema fue diseñado en el contexto de misiones de vigilancia marítima y costera como parte del proyecto europeo MarineUAS. En este contexto, se han identificado tres problemas: 1) la necesidad de la estimación precisa de un campo de viento y la capacidad de identificación de fenómenos como el viento cortante o las ráfagas continuas y discretas para que puedan ser utilizadas potencialmente para la extracción de energía para mejorar la duración de vuelo. 2) La necesidad de generar trayectorias suaves para la extracción de energía considerando la dinámica de las plataformas de vuelo y 3) la habilidad de seguir dichas trayectorias. Para el primer problema, el uso de un método de computación directa permite determinar el campo de viento (velocidad y tasa de cambio de la velocidad de viento) sin la utilización de un estimador óptimo. Sin embargo, también se consideraron varios métodos y a partir de un análisis extenso se presentan diferentes comparativas de estos métodos, en el que se muestran las ventajas y desventajas de los mismos. Adicionalmente, la identificación de distintos fenómenos de viento, cómo las ráfagas, o el viento cortante, se logra a través de un innovador método que ejecuta una serie de pruebas estadísticas basadas en la distribución de Weibull y en distintos modelos dinámicos que consideran no solo la distribución del viento sino la interacción con el océano y la superficie en las respectivas capas límite. Para el segundo problema, una aproximación biomimética permitió el uso de un algoritmo complejo para la réplica de trajectorias de vuelo dinámico de aves. En dicho algoritmo se consideran observaciones presentadas por distintos científicos que permiten generar trayectorias paramétricas que consideran además restricciones cinemáticas de la plataforma en el diseño de las mismas. El tercer problema toma en consideración la curva generada y utiliza la teoría del campo de vectores para diseñar un controlador que permite seguir dicha trayectoria de manera eficiente y en tiempo real, respetando las leyes de control de bajo nivel en el autopiloto y permitiendo flexibilidad. Como complemento a este último sistema, se propone la reconfiguración dinámica de las misiones para mejorar el consumo energético durante el tiempo de vuelo considerando el viento predominante. Uno de los principales objectivos fue integrar, utilizando la metodología de ingeniería de sistemas, las distintias funciones anteriormente mencionadas en el que la ejecución de la misión fuese la prioridad. El principal logro fue haber realizado una extensa campaña experimental que permitió la validación del sistema en diferentes niveles, en el que se combinaron pruebas computacionales de alto y bajo nivel así como pruebas de campo en distintos escenarios y con distintas plataformas, lo cual permitió explorar la versatilidad del sistema. Los resultados muestran que se pueden lograr misiones más eficientes con mejoras de hasta un 20%en consumo de batería para misiones costeras. Finalmente, de los distintos análisis computacionales efectuados se concluye que el tiempo de ejecución de toda la función de extensión del vuelo es lo suficientemente pequeño para permitir la ejecución en tiempo real, lo cual, combinando con el diseño versátil en cuestión de arquitectura computacional, permiten la portabilidad del sistema así como la futura integración de funciones adicionales.

In this thesis a system that aims to extend the flight duration of small Unmanned Aerial Systems (UAS) is presented. The system was designed in the context of oceanic and coastal surveillance missions as part of the MarineUAS European project. Three main problems were identified: 1) the need to accurately estimate the wind field and the capability to identify features of interest, such as, wind shear, and gusts that may be suitable to allow energy extraction to improve flight duration. 2) the need to generate smooth trajectories that extract energy, considering the UAS platform dynamics and 3) the ability to follow such paths. For the first problem, the use of a direct computation method allows determining the wind field (wind velocity and wind rate of change) without the use of an optimal estimator. Nevertheless, different wind velocity estimation methods are compared, and the pros and cons of each are exposed; in addition, the identification of features is accomplished with a novel approach that performs a real-time statistical analysis of the distribution of the wind field estimates, allowing the characterization of the shear components and also any other potential features, like continuous and discrete gusts considering complex models that take into account not only the phenomena but the interactions with the ground and ocean through their respective boundary layers. For the second problem, a biomimetic approach is presented, replicating the trajectories of soaring birds by considering observations of these birds and the replication of their swooping maneuvers using smooth parametrized curves. This allows flexibility in the curve design and also the incorporation of dynamic constraints of the platform on it. The solution of the third problem takes into account the smooth curve that was generated and among it, a type 1 Bishop moving frame is generated. Then, a novel adaptive control method based on the vector-field theory approach is proposed to calculate the error equations and the respective control law, which permits the tracking of the designed trajectory for dynamic soaring. Furthermore, an additional step was added, in which the surveillance mission is re-configured on a waypoint-to-waypoint basis for a more efficient flight considering the identified wind field. The result was that the execution of soaring trajectories would not be executed during all the mission, but only in specific legs that fulfill specific characteristics.The primary goal was to design algorithms that implement these functions and to integrate these functionalities in a systems-engineering approach, in which the mission execution is the main priority. An extensive experimental campaign was performed at different levels, in which software-in-the-loop and hardwarein- the-loop tests, together with field tests, were executed to demonstrate the efficiency of the various functions separately and integrated. The field tests and the simulations consider different scenarios and UAS platforms, showing the performance of the system in different conditions. The results showed that the system could execute a more efficient mission, with savings of up to 20% in battery consumption, with the so-called of the Flight-Duration-Enhancement-System (FDES). Finally, the computational analysis showed that the system could be executed in real-time with minimum latency despite the use of sophisticated algorithms; this, together with the chosen software and hardware architectures allows portability to other hardware components and the possibility of incorporating additional functions.