Contrôle des drones multi-rotor sous-actionnés en conditions aérodynamiques perturbées : Contribution à la robustification des lois de commande dans le cadre d'une application industrielle

Les drones multirotor ont un énorme potentiel d'application dans le milieu industriel. Un exemple pertinent est celui de la société Donecle, la première au monde à développer des drones d'inspection visuelle pour la maintenance aéronautique. Les freins au déploiement à plus grande échelle de ces drones (pour inspecter tout type de structure, et en toute condition) sont d'abord législatifs et ensuite technologiques. En effet, les interactions entre le vent, les hélices et le corps du drone créent des perturbations complexes qui peuvent dégrader la précision du suivi de trajectoire au point de rendre le vol à proximité des avions risqué et donc non certifiable. Cette thèse financée par Donecle vise à augmenter la capacité des contrôleurs de ses drones à résister aux perturbations aérodynamiques.L'approche adoptée pour répondre à ce problème a été motivée par l'objectif pratique de la thèse : fournir des techniques de contrôle qui peuvent être rapidement déployées sur des drones industriels existants sans apporter de modifications matérielles. L'idée fut alors de partir des contrôleurs PID, qui fonctionnent très bien dans la plupart des cas, de comprendre leurs limites en termes de rejet des perturbations et de les surpasser en apportant progressivement de nouvelles briques algorithmiques qui s'adaptent bien au cas d'utilisation de Donecle : un drone en configuration contrarotative coaxiale, des vols à basse vitesse et une carte autopilote à mémoire limitée.Deux contributions principales sont proposées : D'une part, une nouvelle stratégie d'allocation des commandes moteurs (mixage) qui ne néglige pas les interférences entre les hélices coaxiales. D'autre part, la généralisation d'une technique de contrôle robuste au cas d'un contrôleur avec un observateur de perturbations (à savoir le contrôle actif de rejet des perturbations ADRC) pour garantir que les incertitudes sur les paramètres du système (variant dans des plages préétablies) ne causeront pas de dégradation des performances ou ne conduiront pas à l'instabilité. Cette amélioration de l'ADRC permet de rendre le même algorithme, avec le même réglage initial, capable de gérer les changements de configurations et de régimes de vol. Les essais expérimentaux ont accompagné toutes les phases de cette thèse et forment de ce fait une part importante des contributions. Ils ont notamment permis d'orienter notre choix vers certaines techniques de contrôle. Multirotor UAVs have huge potential for industrial applications. A relevant example is Donecle, the first company in the world to develop visual inspection UAVs for aeronautical maintenance. The obstacles to a wider deployment of these UAVs (to inspect any type of structure and in any condition) are firstly legislative and secondly technological. Indeed, the interactions between the wind, the propellers and the UAV body create complex disturbances that can degrade the accuracy of the trajectory tracking to the point of making the flight close to aircraft risky and therefore non-certifiable. This Donecle-funded thesis aims to increase the ability of its UAV controllers to withstand aerodynamic disturbances.The approach adopted to address this problem was motivated by the practical purpose of the thesis: providing control techniques that can be rapidly deployed on existing industrial UAVs without making hardware modifications. The idea was then to start from PID controllers, which work very well in most cases, understand their limitations in terms of disturbance rejection and to outperform them by gradually bringing new algorithmic bricks that fit well to the Donecle use case: a drone with a contra-rotating coaxial configuration, low speed flights and a memory-limited autopilot board.Two main contributions are proposed: On the one hand, a new control allocation strategy (thrust mixing) that does not neglect interference between coaxial propellers. On the other hand, the generalisation of a robust control technique to the case of a controller with a disturbance observer (namely Active Disturbance Rejection Control ADRC) to ensure that uncertainties on the system parameters (varying in pre-established ranges) will not cause performance degradation or lead to instability. This ADRC enhancement allows making the same algorithm with the same initial setting capable of handling changes of drone configurations and flight regimes. Experimental tests have accompanied all phases of this thesis and thus form an important part of the contributions. In particular, they have helped steer our choice towards some control techniques.