Vision information is essential for planning and control of autonomous systems.Vision-based control systems leverage rich visual input for motion planningand manipulation tasks. This thesis studies the problem of Image-BasedVisual Servo (IBVS) control for quadrotor UAVs. Despite the effectiveness ofvision-based systems, the control of quadrotors with IBVS presents the nontrivialchallenge of matching the 6 DoF control output obtained by the IBVSwith the 4DoF of the quadrotor. The novelty of this work lies in addressing theunder-actuation problem of quadrotors using linear Model Predictive Control(MPC). MPC is a well-known optimization control technique that leverages amodel of the system to predict its future behaviour as a function of the inputsignal. We extensively evaluate the performance of the designed solution onboth simulated environment and real-world experiments. ; Visuell information är grundläggande för planering och kontroll av autonomasystem. Visionsbaserade kontrollsystem drar nytta av rik visuell inmatningför rörelseplanerings- och manipuleringsuppgifter. Den här avhandlingenstuderar problemet med Image-Based Visual Servo (IBVS) -kontroll förquadrotor UAVs. Trots effektiviteten hos visionsbaserade system utgör kontrollenav quadrotorer med IBVS den icke-triviala utmaningen att matcha 6DoF-kontrollutgång som erhållits av IBVS med 4DoF från quadrotorn. Nyheteni detta arbete ligger i en ny formulering av underaktiveringsproblemetför quadrotorer med linjär Model Predictive Control (MPC). MPC är en välkändoptimeringskontrollteknik som utnyttjar en modell av systemet för attförutsäga dess framtida beteende som en funktion av insignalen. Vi utvärderaromfattande prestandan för den designade lösningen i både simulerad miljö ochverkliga experiment.
MPC-based Visual Servo Control for UAVs
2020-01-01
Theses
Electronic Resource
English
DDC: | 629 |
Springer Verlag | 2018
|Visual Servo Control-Based UAV Autonomous Landing
Springer Verlag | 2024
|Position-based visual servo control of autonomous robotic manipulators
Online Contents | 2015
|