Modelado, control y simulación de manipuladores aéreos incluyendo modelos de sensores

Abstract

Los manipuladores aéreos son vehículos aéreos no tripulados dotados de capacidad de manipulación gracias al acoplamiento de uno o varios brazos robóticos u otros efectores finales sobre una plataforma aérea. En este trabajo se realiza el estudio completo sobre estos sistemas, pasando por el modelado dinámico, el control y la simulación de un elemento de este tipo, con configuración de quadrotor y brazo manipulador planar de dos grados de libertad rotativos. Primero se diseña el modelo y controlador de la plataforma aérea, después se hace lo mismo para el manipulador y por último se obtiene el modelo de plataforma y brazo acoplados y se utilizan los controladores ya obtenidos para su control. Todos los modelos y simulaciones han sido desarrollados en Simulink y la verificación de todos los resultados se ha realizado por medio de simulaciones. Además, se aborda el modelado, implementación y simulación de los sistemas de sensorización del elemento, habiéndose creado dos modelos distintos para la adición del ruido de medida y realizándose una comparativa entre ambos. El tratamiento con sensorización pone de manifiesto la necesidad de la existencia de una etapa de estimación de estado, lo cual en nuestro trabajo se ha traducido en la implementación de un filtro de Kalman para ello.

Aerial manipulators are unmanned aerial vehicles gifted with manipulation capacity, thanks to the coupling of one or more robotic arms or other end-effectors to an aerial platform. In this work, a complete study about these systems is made, attending to dynamic modelling, control and simulation of an aerial manipulador with quadrotor configuration and a robotic arm of two degrees of freedom and flat motion. First, the model and controller of the platform is designed, then it is made the same for the manipulator and finally the model of the coupled platform and arm are obtained and controlled by the previously designed controllers. All the models and simulations are developed in Simulink, and the verification of all the results is made by means of simulations. Furthermore, the modelling, implementation and simulation of the sensors systems is addressed, and there were created and comparated two different models for the noise addition. The treatment of the sensors forces the inclusion of an state estimation stage, and it is done in this work trough the implementation of a Kalman Filter