Desarrollo de un modelo matemático, cinemático y dinámico con la aplicación de software, para modificar el funcionamiento de un dron, para que este realice monitoreo automático

Palabras clave: Cuadricópteros, control PID, filtro de Kalman, seguimiento de trayectorias

Resumen

El trabajo de investigación presenta el modelo matemático y dinámico de un quadcopter UAV (vehículo aéreo no tripulado). Este modelo simula el comportamiento más cercano a un rendimiento real, dentro de un medio que presenta todo tipo de perturbaciones. Para desarrollar las matemáticas y modelar el quadcopter, se lo ha considerado un objeto rígido con movimientos de traslación y rotación; En cuanto a la parte dinámica, se utilizan las ecuaciones de Euler-Lagrange, de esta manera es posible adquirir la función de transferencia expresada en el modelo de quadcopter dinámico. La dinámica de rotación del UAV se define por los momentos más importantes de inercia, ubicados en el centro de masa del vehículo. Se espera que tenga un buen rendimiento frente a perturbaciones externas como ráfagas de viento, masas variables, que crean inestabilidad durante el vuelo, y especialmente en el caso de un clima tan fortuito en el entorno en el que se realizará el vuelo. Entre las amplias posibilidades que se encuentran hoy en día, los UAV son capaces de llevar a cabo cualquier tarea programada con la ayuda de software y hardware para la automatización asociada en la IMU UAV, accionada por motores eléctricos (tipo Brushless). Para este trabajo se ha elegido el ARDRONE 2.0. El fabricante permite desarrollar aplicaciones de controladores externos que pueden asociarse a la operación y la dinámica del modelo matemático desarrollado. Los sistemas de control para seguir el camino del quadcopter son: un controlador PID y un algoritmo de controlador de modo deslizante para altitud, actitud y posición.

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Biografía del autor/a

Edwin Dimitri Nieto Guerrero
Master Ingeniero de la Industria Textil; Docente de la Universidad Central del Ecuador; Quito, Ecuador
Fernando Alonso Vaca De La Torre
Magister en Automatización y control Electrónico Industrial; Magister en informática; Ingeniero en Electrónica y Control; Docente de la Universidad Central del Ecuador; Quito, Ecuador

Citas

Agustín, C., & Bautista Soler, J. (2000). Física. Madrid: ANAYA.

(Espinosa Acosta & Moya González, 2016).

Barquín Murguía, A. I. (2014). Implementación de un Controlador externo en uncuadricóptero comercial. Ciudad de México: Universidad Autónoma de México.

Mazzone, V. (2002). Controladores PID Automatizacion y Control Industrial. Quilmes.

Rosero Paredes, L. E. (2014, Septiembre). Diseño y construcción de un módulo de Control PID para estabilización de un cuadricóptero. Quito: Escuela Politécnica Nacional.

Ornelas Tellez, F. (1994). Análisis de Sistemas No Lineales. Análisis de Estabilidad. Morelia México: Universidad San Andrés de Hidalgo

Raffo, G. (2007). Modelado y Control de un Cuadrator. Sevilla: Universidad de Sevilla.

Raza, S. A. (2010, January 01). http://cdn.intechopen.com/pdfs/6587/InTech-Intelligent_flight_control_of_an_autonomous_quadrotor.pdf. Retrieved Marzo 16, 2017.

Estrategias de control PID y basado en espacio nulo para una formación de cuadricópteros

2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) Karlsruhe, Germany, May 6-10, 2013.

Vargas Fonseca, L. M. (2015, Septiembre). Desarrollo de Algoritmos para seguimiento de trayectorias utilizando técnicas modernas de Control. Quito, Pichincha, Ecuador.

Parrot AR.Drone 2.0 Elite Edition,” Sitio Web Official de Parrot, 15-Nov-2017.[Online].Available:https://www.parrot.com/es/drones/parrot-ardrone-20-elite edition.

Jepherson, Jhon Blandon. (2016). Diseño de un dron para carga útil de 5kg. Universidad Tecnológica de Pereira. Colombia.

Rupérez, Pablo, JHON Blandon. (2014). Diseño y fabricación de un Dron. Universidad Politécnica de Valencia. España.

A. Hernandez, C. Copot, R. D. Keyser, T. Vlas, and I. Nascu, “Identification and path following control of an AR.Drone quadrotor,” in 2013 17th International Conference on System Theory, Control and Computing (ICSTCC), 2013.

Kalman and Extended Kalman Filters: Concept, Derivation and Properties,” ResearchGate. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/2888846_Kalman_and_Extended_Kalman_Filters_Concept_Derivation_and_Properties. [Accessed: 28-Mar-2018].

Yépez Rivera, M. (2013). Funciones de Lyapunov y algunas aplicaciones. México: Universidad de Veracuzana.

Astrom, K., & T., H. (2009). Control PID avanzado. Madrid España: Prentice Hall.

Vago, Santos, Sarcinelli-Filho, & Carelli, Estabilidad Lyapunov. 2014, págs. 756-767

Publicado
2020-04-27
Cómo citar
Nieto Guerrero, E. D., & Vaca De La Torre, F. A. (2020). Desarrollo de un modelo matemático, cinemático y dinámico con la aplicación de software, para modificar el funcionamiento de un dron, para que este realice monitoreo automático. RECIMUNDO, 4(1(Esp), 332-343. https://doi.org/10.26820/recimundo/4.(1).esp.marzo.2020.332-343
Sección
Artículos de Revisión