Autonomous Navigation of Quadrotor Swarms

RESUMELa mise sur le marche de composants toujours plus performants et competitifs en termes de cout, ainsi que le developpement rapide des technologies de commande et de navigation en robotique, nous ont amenes a envisager le controle d’un large essaim de quadrirotors. Di-verses solutions impliquant des drones existent deja pour differentes applications: inventaire forestier, gestion du littoral, suivi du trafic, etc. Parmi celles-ci, la recherche et le sauvetage en situation d’urgence representent a nos yeux la possibilite la plus interessante et constitue, de fait, la premiere motivation de notre travail. Par consequent, une large revue de litterature sur la question est fournie. Ce travail se concentre sur le controle de l’essaim lui-meme, et non sur l’application finale. Tout d’abord, un modele mathematique de la dynamique du quadrirotor est presente et plusieurs lois de commande numerique sont synthetisees. Ces dernieres implementent les modes de fonctionnement necessaires aux algorithmes de navigation, a savoir : commande en vitesse, commande en position et commande en suivi. Ensuite, deux solutions originales et complementaires de controle d’essaim sont proposees. D’une part, un algorithme d’essaimage pour la navigation exterieure est developpe. Contrairement a la plupart des travaux trouves dans la litterature, la solution proposee ici gere non seulement le maintien, mais aussi l’initialisation de la formation. Plus specifiquement, un modele de formation hexagonale est introduit. Ensuite, les places en formation sont attribuees de facon optimale a l’aide de l’algorithme hongrois. Enfin, les agents se deplacent jusqu’a la place qui leur est assignee tout en evitant les autres agents avec un algorithme de navigation inspire du Artificial Potential Field. De plus, cette solution tient compte de contraintes de conception realistes et a ete integree avec succes dans un logiciel embarque de quadrotor deja existant et operationnel. Les resultats de simulations Software-In-The-Loop sont fournis. D’autre part, une solution d’essaimage pour la navigation interieure est etudiee. L’algorithme propose implemente un certain nombre de comportements individuels simples, de sorte qu’un grand essaim peut suivre un meneur dans des environnements encombres en se fiant uniquement aux informations locales. Des simulations preliminaires sont effectuees et les resultats montrent qu’il serait possible de faire fonctionner, conformement au besoin etudie, un essaim de cent quadrirotors avec l’algorithme propose. En particulier, l’essaim est capable de suivre le meneur, de maintenir la connectivite, d’eviter les collisions entre agents, d’eviter les obstacles et meme de se faufiler dans des espaces etroits.----------ABSTRACTThe ever-growing hardware capabilities and the rapid development of robotic control and navigation technologies have led us to consider the control of an entire swarm of quadrotors. Drone-based solutions have been developed for different applications: forest inventory, coastal management, trayc monitoring, etc... Among these, the Search And Rescue application represents for us a very promising field of application and constitutes the first motivation of our work. As a result, a wide literature review on the matter is provided. Nevertheless, this work focuses on the swarm control itself, and not on the end user application. First, a mathematical model of the quadrotor dynamics is presented and several digital control laws are designed. The latter provide operating modes useful for the navigation algorithms, namely: velocity control, position control and tracking control. Then, two original and complimentary swarming solutions are proposed.On the one hand, a swarming algorithm for outdoor navigation is developed. Unlike most of the works reviewed in the literature, our solution handles not only the maintenance but also the initialization of the formation. More specifically, an hexagonal formation pattern is intro-duced. Then, positions are optimally assigned using the Hungarian algorithm. Finally, the agents move to their assigned position while avoiding collisions with the other fleet members thanks to a navigation algorithm inspired from Artificial Potential Field. In addition, this solution accounts for realistic design constraints and was successfully integrated into already existing quadrotor onboard software. Software-In-The-Loop simulation results are provided. On the other hand, a swarming solution for indoor navigation is investigated. The proposed algorithm enforces a certain set of expected individual simple behaviors such that a large swarm can follow a leader through cluttered environments relying only on local information. Preliminary simulations are run and the results show that it is possible to operate a swarm of a hundred quadrotors with the proposed algorithm. In particular, the swarm is able to follow the leader, maintain connectivity, avoid collisions with the other agents, avoid obstacles, and even squeeze to pass through narrow spaces.