Controle preditivo baseado em modelo com restrições flexíveis para rastreamento de trajetória e desvio de obstáculos em VANTs

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dc.contributor.advisor1Villa, Daniel Khede Dourado
dc.contributor.advisor1IDhttps://orcid.org/0000-0002-8345-5590
dc.contributor.advisor1Latteshttps://lattes.cnpq.br/7020533470048010
dc.contributor.authorLaura, Diego Abraham Apaza
dc.contributor.authorIDhttps://orcid.org/0000-0001-9567-8954
dc.contributor.authorLattes https://lattes.cnpq.br/7628820433240540
dc.contributor.referee1Celeste, Wanderley Cardoso
dc.contributor.referee1IDhttps://orcid.org/0000-0002-1121-937X
dc.contributor.referee1Latteshttps://lattes.cnpq.br/3919161245148947
dc.contributor.referee2Salles, Jose Leandro Felix
dc.contributor.referee2IDhttps://orcid.org/0000-0002-3417-6544
dc.contributor.referee2Latteshttps://lattes.cnpq.br/1368496315730875
dc.contributor.referee3Carvalho, Kevin Braathen de
dc.contributor.referee3IDhttps://orcid.org/0000-0003-3639-8826
dc.contributor.referee3Latteshttps://lattes.cnpq.br/1918730771175641
dc.date.accessioned2026-03-18T02:24:35Z
dc.date.available2026-03-18T02:24:35Z
dc.date.issued2025-12-11
dc.description.abstractThis dissertation presents the design, implementation, and experimental validation of a Model Predictive Control (MPC) framework for trajectory tracking and obstacle avoidance in Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) of the quadrotor type. The strategy focuses on safe navigation in dynamic environments. The core of the approach consists of an avoidance mechanism that linearizes the non-convex collision constraints at each step of the prediction horizon using time-varying tangent planes. This allows the optimization problem to be efficiently formulated and solved as a standard Quadratic Program (QP). To enhance robustness and ensure solver feasibility in highly constrained scenarios or in the presence of disturbances, the optimization problem incorporates flexible constraints. This technique uses slack variables to allow temporary violations of safety zones at a high penalty cost, ensuring a feasible solution is always found. The controller was implemented in MATLAB and executed on a ground station, communicating with the UAV in real-time (30 Hz) via the Robot Operating System (ROS). Validation experiments were conducted using a real quadrotor (Parrot Bebop 2), whose pose was provided by a motion capture system (OptiTrack). Test scenarios included trajectory tracking and setpoint regulation in the presence of multiple static and dynamic obstacles (Pioneer 3-DX ground robots). The results demonstrate that the proposed system enables the UAV to navigate efficiently and smoothly, anticipating and executing safe evasive maneuvers. The successful completion of all experimental scenarios validates the effectiveness and reliability of the approach for safe operation in complex environments.
dc.description.resumoEsta dissertação apresenta o projeto, implementação e validação experimental de uma estrutura de Controle Preditivo Baseado em Modelo (MPC) para o rastreamento de trajetória e desvio de obstáculos em Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) do tipo quadrotor. A estratégia é focada na navegação segura em ambientes dinâmicos. O núcleo da abordagem consiste em um mecanismo de desvio que lineariza as restrições de colisão não-convexas em cada passo do horizonte de predição, utilizando planos tangentes variáveis no tempo. Isso permite que o problema de otimização seja formulado e resolvido eficientemente como um Programa Quadrático (QP) padrão. Para aumentar a robustez e garantir a factibilidade do solver em cenários altamente restritos ou na presença de distúrbios, o problema de otimização incorpora restrições flexíveis (soft constraints). Esta técnica utiliza variáveis de folga para permitir violações temporárias das zonas de segurança a um custo de penalidade elevado, assegurando que uma solução viável seja sempre encontrada. O controlador foi implementado em MATLAB e executado em uma estação de solo, comunicando-se com o VANT em tempo real (30 Hz) através do ROS (Robot Operating System). Experimentos de validação foram realizados utilizando um quadrotor real (Parrot Bebop 2), cuja pose foi fornecida por um sistema de captura de movimento (OptiTrack). Os cenários de teste incluíram o rastreamento de trajetória e regulação de setpoint na presença de múltiplos obstáculos estáticos e dinâmicos (robôs terrestres Pioneer 3-DX). Os resultados demonstram que o sistema proposto permite ao VANT navegar de forma eficiente e suave, antecipando e executando manobras evasivas seguras. A conclusão bem-sucedida de todos os cenários experimentais valida a eficácia e confiabilidade da abordagem para operação segura em ambientes complexos
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
dc.formatText
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufes.br/handle/10/20956
dc.languagepor
dc.language.isopt
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santo
dc.publisher.countryBR
dc.publisher.courseMestrado em Engenharia Elétrica
dc.publisher.departmentCentro Tecnológico
dc.publisher.initialsUFES
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
dc.rightsopen access
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectControle Preditivo Baseado em Modelo (MPC)
dc.subjectVANTs
dc.subjectRobótica
dc.subjectNavegação autônoma
dc.subjectDesvio de obstáculos
dc.subjectRestrições fdlexíveis
dc.subjectModel Predictive Control (MPC)
dc.subjectUAVs
dc.subjectRobotics
dc.subjectAutonomous navigation
dc.subjectObstacle avoidance
dc.subjectFlexible constraints
dc.subject.cnpqEngenharia Elétrica
dc.titleControle preditivo baseado em modelo com restrições flexíveis para rastreamento de trajetória e desvio de obstáculos em VANTs
dc.typemasterThesis
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