Comparison of Controllers for a Quadcopter Model with Implemented Path Planning Algorithm

Abstract

[ES] Los UAVs son reconocidos por estar a la vanguardia de la tecnología autónoma. Estos vehículos aéreos son capaces de realizar una amplia variedad de tareas sin necesidad de intervención humana; sin embargo, se requiere un profundo entendimiento de las técnicas de control para completar la misión con éxito. Por lo tanto, este artículo tiene como objetivo comparar dos sistemas de control diferentes −Proporcional-Integral-Derivativo (PID) y Regulador Cuadrático Lineal (LQR)− para determinar cuál desarrolla una misión de seguimiento de trayectoria a través de un escenario urbano de manera más efectiva y eficiente. Inicialmente, se desarrolló el modelo dinámico del cuadricóptero utilizando las ecuaciones de Newton-Euler para representar con precisión la física del dron. A continuación, se implementó un algoritmo de planificación de trayectoria para dictar la trayectoria deseada. Finalmente, se implementaron y evaluaron ambos controladores, y se obtuvieron varios resultados para comparar, como la desviación de la trayectoria, el tiempo de misión y el consumo de energía. A partir de los resultados obtenidos, el LQR mostró un rendimiento más óptimo y preciso en comparación con el PID, mientras que exhibió un grado similar de complejidad en su implementación. En consecuencia, el LQR es el sistema de control preferido para la misión especificada.

[EN] UAVs are recognized to be at the vanguard of autonomous technology. These aerial vehicles are capable of performing a wide variety of tasks without the need of human intervention, however deep understanding of control techniques is required for completing the mission successfully. Hence, this paper aims to compare 2 different control systems −Proportional-Integral-Derivative (PID) and Linear-Quadratic-Regulator (LQR)− to determine which one develops a trajectory following mission through a urban scenario most effectively and efficiently. Initially, the dynamic model of the quadcopter was developed using Newton-Euler’s equations to represent the physics of the drone accurately. Next, a path planning algorithm was implemented to dictate the desired trajectory. Finally, both controllers were implemented and evaluated, and various results to compare were obtained such as trajectory deviation, mission time and energy consumption. From the results obtained, the LQR showed a more optimal an accurate performance compared to the PID, while a similar degree of complexity in its implementation was exhibited. Consequently, the LQR is the preferred control system for the specified mission.