CONTROL ADAPTABLE PID E IDENTIFICACIÓN NEURONAL DE UN VEHÍCULO AÉREO AUTÓNOMO (UAV) CUATRIROTOR USANDO FILTRO DE KALMAN EXTENDIDO (EKF

CARLOS SORIA; CLAUDIO ROSALES; JUAN MANUEL GIMENEZ; FRANCISCO ROSSOMANDO

Bahia Blanca

Congreso; XXIII Congreso de metodos numericos y sus aplicaciones ENEIF 2017; 2017

AMCA

En este artículo se presenta un nuevo algoritmo de seguimiento de trayectorias para un vehículo aéreo de cuatro rotores (cuatrirotor). El controlador propuesto está basado en un control PID desarrollado usando una técnica neuronal adaptable, además se verifica la estabilidad por la teoría de Lyapunov aplicada en tiempo discreto. Otro aporte del trabajo es la identificación neuronal del Vehículo aéreo autónomo (UAV), para su implementación es utilizado un filtro de Kalman extendido (EKF) para poder filtrar las señales del vehículo aéreo que están contaminadas por ruidos de medición y que pueden afectar a las señales intervinientes en la identificación del modelo. A continuación, los errores de salida son retropropagados a través de la red neuronal que fue identificada para ajustar las ganancias PID para reducir los errores de control. El control adaptable basado en PID posee la capacidad de ajustar sus ganancias de acuerdo a las variaciones dinámicas del UAV, de esta forma reduce el error de control durante seguimiento de trayectorias. El esquema PID Neuronal que está completamente diseñado en tiempo discreto, lo que hace su implementación más eficiente y se evitan los problemas de implementar controladores diseñados en tiempo continúo en sistemas digitales. El controlador ajusta las ganancias del controlador PID sin la necesidad de contar con conocimiento previo de la planta, que en nuestro caso es un UAV de cuatro rotores. El presente controlador disminuye las incertidumbres en el UAV y las perturbaciones creadas por el ambiente, y no se requiere conocimiento exacto del modelo dinámico del cuatrirotor, lo que garantiza robustez frente a perturbaciones y dinámicas no modeladas. Finalmente, los resultados experimentales se presentan utilizando un vehículo UAV anteriormente mencionado, comparando la propuesta presentada con un PID clásico de ganancia fija.