Resumen

El control y la planificación de la trayectoria son dos cuestiones esenciales y desafiantes en los vehículos aéreos no tripulados (UAV) de tipo quadrotor. En este trabajo, se integra un enfoque para moverse alrededor del obstáculo más cercano en un campo de potencial artificial (APF) para evitar la trampa del mínimo local del APF. La ventaja de este enfoque es que puede ayudar al UAV a escapar con éxito del mínimo local sin colisionar con ningún obstáculo. Por otra parte, el UAV puede encontrarse con el problema del objetivo inalcanzable cuando hay demasiados obstáculos cerca de su objetivo. Para resolver el problema, se propone un algoritmo de búsqueda paralela, que requiere que el UAV detecte simultáneamente los obstáculos entre el punto actual y el punto objetivo cuando se mueve alrededor del obstáculo más cercano para acercarse al objetivo. A continuación, para lograr el seguimiento de la trayectoria planificada, se calculan los estados de actitud deseados. Teniendo en cuenta las perturbaciones externas que actúan sobre el quadrotor, se desarrolla un observador de perturbaciones no lineal (NDO) para garantizar que el error de observación converja exponencialmente a cero. Además, se diseña un controlador backstepping sintetizado con el NDO para eliminar los errores de seguimiento de la actitud. Finalmente, se realizan simulaciones comparativas para ilustrar la eficacia del algoritmo de planificación de trayectorias y del controlador propuestos.

• Materias:Automatización Aerodinámica Motores (Mecánica) Cinemática Ingeniería Aeronáutica
• Subjects:Automation Aerodynamics Engines Kinematics Aeronautical Engineering
• Palabras claves:uav, mínimo local, obstáculos más cercanos, algoritmo de planificación de trayectoria, error de actitud, mínimo de apf, estado de actitud deseado, algoritmo de búsqueda en paralelo, observador de perturbaciones no lineal, vehículo aéreo no tripulado
• Keywords:uav, local minimum, nearest obstacles, path planning algorithm, error of attitude, minimum of apf, desired attitude state, parallel search algorithm, nonlinear disturbance observer, unmanned aerial vehicle