Konzeptionierung und Umsetzung einer Entwicklungsumgebung für den Einsatz kooperierender Drohnen für den Lasttransport
Nachdem Drohnen im Freizeitsektor bereits seit vielen Jahren weit verbreitet sind, ergeben sich auch im industriellen Umfeld immer mehr Einsatzmöglichkeiten. Dies liegt unter anderem daran, dass die verfügbaren Systeme bezüglich ihrer Nutzlast und ihrer maximalen Flugdauer immer leistungsfähiger werden. Einige Beispiele für den professionellen Einsatz von Drohnen sind deren Verwendung in der Filmindustrie als Kameraträger, in der Agrarwirtschaft zum Ausbringen von Dünger oder im Bausektor zur Überwachung einer Baustelle. Besonders die Tatsache, dass es sich bei Drohnen um ungebundene Roboter handelt, welche sich frei im Raum bewegen können, verschafft ihnen große Vorteile. Hinzu kommt, dass sie sich einfach bedienen und sehr präzise steuern lassen. Da es sich bei Drohnen um nicht eigenstabile Systeme handelt, ist gerade Letzteres keine Selbstverständlichkeit. Das Ziel, eine stabile Fluglage zu erreichen und Drohnen präzise zu steuern, gelingt nur durch das Zusammenspiel aller Teilgebiete der Mechatronik. Dies ist mit ein Grund dafür, dass Drohnen seit Beginn der 90er-Jahre bis heute ein beliebtes Forschungsgebiet sind. Besonders wichtige Teilaspekte sind die Sensorik oder Aktuatorik, die Entwicklung mathematischer Simulationsmodelle und der Entwurf geeigneter Regelungsalgorithmen. Jüngste Entwicklungen beschäftigen sich zunehmend mit der Untersuchung kooperierender Drohnen, zum Beispiel für den gemeinsamen Transport einer Nutzlast. Die Komplexität und der Entwicklungsaufwand für derartige Drohnensysteme erhöhen sich im Vergleich zur Betrachtung einer einzelnen Drohne stark. Um zukünftige Entwicklungen zu beschleunigen und zu vereinfachen, ist es sinnvoll, eine gemeinsame Ausgangsbasis zu schaffen. Die Betrachtung neuer Systeme soll dann stets nach der gleichen Vorgehensweise erfolgen und der Entwickler wird im Idealfall bei den einzelnen Teilschritten der Entwicklung optimal unterstützt.
In dieser Arbeit werden die notwendigen Grundlagen für die Betrachtung unterschiedlicher Drohnen und Drohnensysteme in einer gemeinsamen Entwicklungsumgebung geschaffen. Hierfür wird zunächst ein Überblick über das Forschungsgebiet der Drohnen gegeben. Dazu gehört unter anderem die Betrachtung unterschiedlicher Drohnenkonfigurationen, die Analyse der zugrunde liegenden mathematischen Modelle und deren Modelltiefe, ein Überblick über verwendete Entwicklungsumgebungen sowie der eigentliche Hardwareaufbau von Drohnen im Entwicklungsstadium. Im Besonderen wird der bisherige Stand bei der Modellbildung von Multikopterantrieben erfasst, indem Messungen an aktuell verfügbaren Reglern durchgeführt und analysiert werden. Dabei zeigt sich, dass die Antriebe ein nichtlineares Systemverhalten aufweisen. Die häufig verwendete Beschreibung als ein proportional wirkendes Verzögerungsglied erster Ordnung ist damit unzulänglich. Aus dieser Analyse ergeben sich die zu erarbeitenden Grundlagen dieser Arbeit. Dazu gehören
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der Entwurf eines Gleichungssystems für die Beschreibung einer möglichst großen Anzahl von unterschiedlichen Drohnenkonfigurationen,
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die Erweiterung des Gleichungssystems für kooperierende Drohnen,
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die Untersuchung und mathematische Beschreibung der Antriebseinheit eines Multikopters sowie
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der Aufbau einer Entwicklungsumgebung mit dem Ziel, die Entwicklung zu beschleunigen indem die Komplexität reduziert und die Vorgehensweise vereinheitlicht wird.
Der erste Schritt für eine gemeinsame Basis stellt ein einheitliches Gleichungssystem zur Beschreibung unterschiedlicher Drohnen dar. Die Vorgehensweise wird dabei von den Grundlagen der Modellbildung über die zugrunde liegende Idee bis hin zu einem allgemeingültigen Gleichungssystem ausführlich dargestellt. Das resultierende Gleichungssystem ermöglicht es, das dynamische Mehrkörpermodell einer Drohne rein intuitiv aufgrund ihres geometrischen Aufbaus zu implementieren. Es bietet außerdem die notwendigen Voraussetzungen, um alle relevanten physikalischen Effekte zu berücksichtigen. Viele davon werden jedoch in dieser Arbeit nicht explizit behandelt, da hierzu bereits zahlreiche Arbeiten existieren. Ein besonderes Augenmerk wird hingegen auf die Betrachtung des Multikopterantriebs gelegt, da hierzu kaum Literatur vorhanden ist. Aufbauend auf den Modellen für eine einzelne Drohne werden die notwendigen Erweiterungen betrachtet, um das Gleichungssystem auch für Drohnensysteme nutzbar zu machen. Die Implementierung der Gleichungssysteme wird abschließend skizziert.
Im Anschluss an die mechanische Modellbildung werden die Multikopterantriebe ausführlich behandelt. Die Ausführungen beschränken sich dabei auf permanenterregte Synchronmaschinen, da diese bei Multikoptern die dominierende Variante sind. Ziel ist der Entwurf einer Regelung, welche der Antriebseinheit ein deterministisches lineares Verhalten aufprägt. Hierfür wird zunächst die Modellbildung der Antriebseinheiten ausführlich erläutert. Daran anschließend wird der Hardwareaufbau des Motorreglers, der implementierte PI-Drehzahlregler in Kombination mit einer flachheitsbasierten Vorsteuerung sowie die notwendige Parameteridentifikation ausführlich thematisiert. Die abschließende Betrachtung von Messergebnissen zeigt, dass das gewünschte Ziel mit einem erhöhten Aufwand erreicht werden kann.
Um das entwickelte Gleichungssystem sowohl in der Simulation als auch in der Praxis umsetzen zu können, bedarf es einer geeigneten Entwicklungsumgebung. Die vorgestellte Hard- und Softwareumgebung bietet durch ihre Bestandteile wie beispielsweise einer automatischen Code-Generierung, einer echtzeitfähigen 3D-Visualisierung, der Verwendung unterschiedlicher Eingabegeräte sowie der Einbindung von Prüfständen optimale Möglichkeiten für ein Rapid Control Prototyping von Drohnen und Drohnensystemen. Der modulare Aufbau der Entwicklungsumgebung ist Voraussetzung dafür, dass sämtliche Bestandteile unabhängig voneinander weiterentwickelt werden können.
Die Entwicklungsumgebung wird in dieser Arbeit für den Entwurf von Simulationsmodellen für unterschiedliche Drohnen wie zum Beispiel dem klassischen Quadrokopter, einem Trikopter mit schwenkbaren Antriebseinheiten und Weiteren genutzt. Um einen Vergleich zu ermöglichen, werden alle Drohnenmodelle mit demselben Regelungskonzept der exakten Linearisierung ausgelegt. Die dargestellten Ergebnisse zeigen das erwartete Verhalten der Drohnen auf und dienen als Validierung für die Gleichungssysteme. Eine praktische Validierung erfolgt durch zwei Prüfstandsexperimente. Darüber hinaus wird die Anwendung der Entwicklungsumgebung für kooperierende Drohnen beispielhaft für den Transport einer gemeinsamen Last auf einer Baustelle dargestellt. Ziel ist die Errichtung des Mauerwerks für ein Gebäude, indem die dafür notwendigen Steine von ihrer Start- zu ihrer Zielposition transportiert werden. Die Optimierung der Flugbahnen erfolgt mit Hilfe eines Optimierers, der ausführlich vorgestellt wird. Für einen Seilroboter wurden hierzu bereits relevante Arbeiten an der Universität Duisburg-Essen durchgeführt und dienen für das Drohnensystem als Vergleich. Die Optimierungsergebnisse werden erfolgreich in der Simulation überprüft und mit denen eines Seilroboters verglichen.
Since drones have been widely used in the leisure sector for many years, the possible fields of industrial applications are also gradually increasing. This is partly due to the fact that the available systems are becoming increasingly more powerful in terms of their payload and maximum flight duration. Some examples of the professional use of drones are their use in the film industry as camera carriers, in the agricultural industry for spreading fertilizer or in the construction sector for monitoring a building site. Especially the fact that drones are non-stationary robots which can move freely in space offers great advantages to the user. Moreover, they are easy to handle and can be controlled very precisely. Since drones are not inherently stable systems, the latter in particular cannot be taken for granted. The goal of achieving stable flight and controlling drones precisely can only be achieved through the interaction of all fields of mechatronics. This is one of the reasons why drones have been a popular field of research since the early 1990s. Particularly important aspects are the sensor and actuator technology, the mathematical modelling and the design of suitable control algorithms. Recent developments for instance are dealing with the investigation of cooperating drones that work together to transport heavy payloads. The complexity of such drone systems is much more complex than that of individual drones and thus their development needs even more time. To accelerate and simplify future developments, it makes sense to create a common approach. The development process for drones and drone systems should then always follow the same procedure which optimally supports the developer in each individual development step.
In this thesis, the fundamentals for the development of different drones and drone systems in a common development environment are established. For this purpose, the first step is an overview of the research field of drones. This includes, among other things, the consideration of different drone configurations, the analysis of the underlying mathematical models and their model depth, an overview of used development environments as well as the actual hardware design of drones in the development stage. In particular, the state of the art in modeling multicopter drives is surveyed by performing and analyzing measurements on currently available controllers. The outcome is that the multicopter drives exhibit nonlinear system behavior. The frequently used description as a linear first-order lag system is thus inadequate. The fundamentals of this thesis result from this analysis. This includes
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the derivation of a system of equations for the description of a large number of different multicopter configurations,
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the extension of the system of equations for cooperating drones,
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the investigation and mathematical description of the multicopter drives and
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the implementation of a development environment with the goal of accelerating the development by reducing complexity and unifying the procedure.
The first step towards a common approach is a uniform system of equations for the description of different types of drones. The derivation of the system of equations is presented in detail, starting with the basics of mechanics and the underlying idea. The resulting system of equations makes it possible to intuitively set up the simulation model for the multibody system dynamics based on the geometric structure of a drone. The equation system fulfills the requirements to consider all relevant physical effects. However, many of these are not discussed explicitly in this thesis, as numerous works already exist on this subject. Therefore, special attention is paid to the consideration of the multicopter drives, since almost no literature is available on this topic so far. The necessary extensions to the system of equations for use with cooperating drones are also considered. The implementation of the systems of equations is outlined.
Following the mechanical modeling, the multicopter drives are discussed in detail. The explanations are limited to permanent magnet synchronous motors, since these are the dominant variant for multicopters. The aim is to design a closed-loop system which imposes a deterministic linear behavior on the multicopter drives. For this purpose, the mathematical modeling of the multicopter drives is first explained. Afterwards the hardware design of the electronic speed controller, the implemented PI speed controller in combination with a flatness-based control as well as the necessary parameter identification are presented in detail. The final consideration of measurement results shows that the desired goal of a deterministic linear behavior can be achieved with increased effort.
In order to be able to implement the system of equations both in simulation and in practice, an appropriate development environment is required. The presented hardware and software environment enables optimal possibilities for rapid control prototyping of drones and drone systems. The development environment includes components such as an automatic code generation, a real-time capable 3D visualization, the use of different input devices as well as the integration of test benches. The modular structure of the development environment is a prerequisite for the fact that all components can be further developed independently of each other.
In this thesis the development environment is used to create and test simulation models for different types of drones such as the classic quadrocopter, a tricopter with tilting rotors and others. To allow a comparison, all drone models are designed with the same control concept of exact linearization. The presented results show the expected behavior of the drones and serve as validation for the system of equations. A practical validation is done using two test bench experiments. Moreover the application of the development environment for cooperating drones is illustrated by transporting a common payload on a construction site. The goal is to erect the masonry for a building by transporting the necessary bricks from their starting position to their target position. The optimization of the trajectories in between is done with the help of an optimizer, which is presented in detail. Relevant work on this has already been carried out for a cable robot at the University of Duisburg-Essen and serves as a comparison for the drone system. The optimization results are successfully verified in the simulation and compared with those of the cable robot.