Hervé Henry
Un tailsitter est un avion à voilure fixe qui décolle et atterrit verticalement (il repose sur sa queue sur l’aire d’atterrissage), puis s’incline horizontalement pour voler vers l’avant. Moreover rapides et in addition efficaces que les drones quadricoptères, ces avions polyvalents peuvent survoler une vaste zone comme un avion mais aussi planer comme un hélicoptère, ce qui les rend bien adaptés à des tâches telles que la recherche et le sauvetage ou la livraison de colis.
Les chercheurs du MIT ont développé de nouveaux algorithmes pour la planification de trajectoire et le contrôle d’un tailsitter qui tirent parti de la maniabilité et de la polyvalence de ce kind d’avion. Leurs algorithmes peuvent exécuter des manœuvres difficiles, comme un vol latéral ou à l’envers, et sont si efficaces sur le prepare informatique qu’ils peuvent planifier des trajectoires complexes en temps réel.
Généralement, d’autres méthodes simplifient la dynamique du système dans leur algorithme de planification de trajectoire ou utilisent deux modèles différents, un pour le mode hélicoptère et un pour le mode avion. Aucune des deux approches ne peut planifier et exécuter des trajectoires aussi agressives que celles démontrées par l’équipe du MIT.
“Nous voulions vraiment exploiter toute la puissance du système. Ces avions, même s’ils sont très petits, sont assez puissants et capables de manœuvres acrobatiques passionnantes. Avec notre approche, en utilisant un seul modèle, nous pouvons couvrir tout le domaine de vol — toutes les disorders dans lesquelles le véhicule peut voler”, explique Ezra Tal, chercheur scientifique au Laboratoire des systèmes d’information et de décision (LIDS) et auteur principal d’un nouvel report décrivant les travaux.
Tal et ses collaborateurs ont utilisé leurs algorithmes de génération et de contrôle de trajectoire pour démontrer que des tailsitters effectuaient des manœuvres complexes telles que des boucles, des tonneaux et des virages ascendants. Ils ont même présenté une class de drones au cours de laquelle trois tailsitters ont franchi des portes aériennes et effectué plusieurs manœuvres acrobatiques synchronisées.
Ces algorithmes pourraient potentiellement permettre aux gardiens d’effectuer de manière autonome des mouvements complexes dans des environnements dynamiques, comme voler dans un bâtiment effondré et éviter les hurdles lors d’une recherche rapide de survivants.
Gilhyun Ryou, étudiant diplômé au Département de génie électrique et d’informatique (EECS), rejoint Tal sur le papier et l’auteur principal Sertac Karaman, professeur agrégé d’aéronautique et d’astronautique et directeur de LIDS. La recherche apparaît dans IEEE Transactions on Robotics.
Aborder les trajectoires des tailsitters
Le modèle d’un tailsitter a été inventé par Nikolai Tesla en 1928, mais personne n’a essayé d’en construire un sérieusement jusqu’à près de 20 ans après le dépôt de son brevet. Même aujourd’hui, en raison de la complexité des mouvements du tailsitter, la recherche et les apps commerciales ont tendance à se concentrer sur les avions in addition faciles à contrôler, comme les drones quadricoptères.
Les algorithmes de génération et de contrôle de trajectoire qui existent pour les tailsitters se concentrent principalement sur des trajectoires calmes et des transitions lentes, plutôt que sur les manœuvres rapides et acrobatiques que ces avions sont capables d’effectuer.
Avec des ailments de vol aussi difficiles, Tal et ses collaborateurs savaient qu’ils devraient concevoir des algorithmes de planification et de contrôle de trajectoire spécifiquement pour les trajectoires agiles avec des accélérations rapides afin de permettre à ces avions uniques d’atteindre des performances optimales.
Pour ce faire, ils ont utilisé un modèle de dynamique globale, c’est-à-dire qui s’applique à toutes les problems de vol, depuis le décollage vertical jusqu’au vol vers l’avant, voire latéralement. Ensuite, ils ont exploité une propriété system connue sous le nom de planéité différentielle pour garantir que le modèle fonctionnerait efficacement.
Dans la génération de trajectoire, une étape clé consiste à garantir que l’avion peut réellement suivre la trajectoire prévue – peut-être qu’il a un rayon de braquage minimum qui rend difficult un virage particulièrement serré. Étant donné que les tailsitters sont des systèmes complexes, dotés de volets et de rotors, et présentent des mouvements aériens très complexes, de nombreux calculs sont généralement nécessaires pour déterminer si une trajectoire est réalisable, ce qui entrave les algorithmes de planification traditionnels.
En utilisant la planéité différentielle, les chercheurs du MIT peuvent utiliser une fonction mathématique pour vérifier rapidement si une trajectoire est réalisable. Leur approche évite bon nombre des dynamiques complexes du système et planifie une trajectoire pour le gardien sous la forme d’une courbe mathématique à travers l’espace. L’algorithme utilise ensuite la planéité différentielle pour vérifier rapidement la faisabilité de cette trajectoire.
“Cette vérification est très peu coûteuse en termes de calcul, c’est pourquoi, grâce à notre algorithme, vous pouvez réellement planifier des trajectoires en temps réel”, explique Tal.
Ces trajectoires peuvent être très complexes, passant rapidement d’un vol vertical à un vol horizontal tout en intégrant des manœuvres latérales et inversées, car les chercheurs ont conçu leur algorithme de telle manière qu’il prenne en compte uniformément toutes ces diverses circumstances de vol.
“De nombreuses équipes de recherche se sont concentrées sur les avions quadricoptères, qui sont une configuration très courante pour presque tous les drones grand general public. Les tailsitters, en revanche, sont beaucoup as well as efficaces en vol avant. Je pense qu’ils n’ont pas été autant utilisés vehicle ils sont beaucoup additionally efficaces. plus difficile à piloter”, explique Karaman. “Mais le variety de technologie d’autonomie que nous avons développé les rend soudainement disponibles dans de nombreuses programs, depuis la technologie grand general public jusqu’aux inspections industrielles à grande échelle.”
Un spectacle aérien de tailsitter
Ils ont mis leur méthode à l’épreuve en planifiant et en exécutant un particular nombre de trajectoires difficiles pour les tailsitters dans l’espace de vol intérieur du MIT. Dans un check, ils montrent un tailsitter exécutant un virage en montée où l’avion tourne vers la gauche, puis accélère rapidement et s’incline vers la droite.
Ils ont également présenté un « spectacle aérien » de tailsitters au cours duquel trois tailsitters synchronisés ont effectué des boucles, des virages serrés et ont survolé de manière transparente les portes aéroportées. Ces manœuvres ne seraient pas possibles à planifier en temps réel sans l’utilisation de la planéité différentielle par leur modèle, explique Tal.
“La planéité différentielle a été développée et appliquée pour générer des trajectoires fluides pour des systèmes mécaniques de foundation, tels qu’un pendule motorisé. Aujourd’hui, moreover de 30 ans plus tard, nous l’avons appliquée aux avions à voilure fixe. Il pourrait y avoir de nombreuses autres purposes que nous pourrions appliquer cela à l’avenir”, ajoute Ryou.
La prochaine étape pour les chercheurs du MIT consiste à étendre leur algorithme afin qu’il puisse être utilisé efficacement pour des vols extérieurs entièrement autonomes, où les vents et d’autres circumstances environnementales peuvent affecter considérablement la dynamique d’un avion à voilure fixe.
Ce travail a été soutenu en partie par le Bureau de recherche de l’armée américaine.
