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PROJET DE FIN DÉTUDES [ Drone quadrirotor autonome ] École Centrale d’Électronique Rapport de projet 2009-2010 [email protected] Arnaud Buirette Alexandre Jumeline Bénédicte Watier Issa Fortin Jérémie Sangaré

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PROJET DE FIN D’ÉTUDES

[ Drone quadrirotor autonome ]

École Centrale d’Électronique Rapport de projet 2009-2010 [email protected]

Arnaud Buirette Alexandre Jumeline Bénédicte Watier Issa Fortin Jérémie Sangaré

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Arnaud Buirette Jérémie Sangaré Projet de fin d’études Bénédicte Watier Issa Fortin Rapport final Alexandre Jumeline

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REMERCIEMENTS

Nous tenons à remercier Julien MARZAT, notre professeur d’automatique et référent de ce Projet de Fin d’Études, pour son aide précieuse, sa disponibilité et sa sympathie.

Par ailleurs, nos remerciements vont à Christophe BAUJAULT, responsable de la majeure Systèmes Embarqués, pour les conditions matérielles qu’il nous a offertes, ainsi que pour son soutien et sa confiance depuis près de trois mois avant le démarrage du projet.

Enfin, merci à Raphaël POLONOWSKI, ingénieur ESIEE et ami, pour son aide et ses conseils durant toute la durée de ce projet.

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SOMMAIRE

REMERCIEMENTS ................................................................................... 2

SOMMAIRE ........................................................................................... 3

I – PRÉSENTATION DU PROJET .................................................................. 4 1.1 – INTRODUCTION .....................................................................................................4 1.2 – PRINCIPE DE VOL D’UN QUADRIROTOR ...........................................................................4 1.3 – ÉTAT DE L’ART ......................................................................................................5 1.4 – CAHIER DES CHARGES .............................................................................................6 1.5 – ARCHITECTURE DU PROJET ........................................................................................8 1.6 – CHOIX MATÉRIELS ................................................................................................ 10

1.6.1 – Calculateur ................................................................................................................. 10 1.6.2 – Capteurs ..................................................................................................................... 10 1.6.3 – Communication ........................................................................................................... 11

II – RÉALISATION ............................................................................... 12 2.1 – STRUCTURE MÉCANIQUE ......................................................................................... 12

2.1.1 – Éléments utilisés .......................................................................................................... 12 2.1.2 – Étapes de construction ................................................................................................. 13

2.2 – ASSERVISSEMENT ET STABILISATION .......................................................................... 16 2.2.1 - Théorie ....................................................................................................................... 16 2.2.2 - Simulation du modèle sous Matlab .................................................................................. 20 2.2.3 - Résultats obtenus ......................................................................................................... 21 2.2.4 - Incohérence du modèle ................................................................................................. 21

2.3 – RÉGLAGE COEFFICIENTS SUR BANC D’ESSAI ................................................................... 22 2.3.1 - Constitution ................................................................................................................. 22 2.3.2 - Protocole ..................................................................................................................... 22 2.3.3 - Stabilisation ................................................................................................................. 23 2.3.4 - Débogage en communication sans fil .............................................................................. 23 2.3.5 - Réglage du PID ............................................................................................................ 23 2.3.3 - Limites du banc d’essai ................................................................................................. 24

2.4 – PROGRAMMATION EMBARQUÉE .................................................................................. 24 2.4.1 – Centrale inertielle ........................................................................................................ 24 2.4.2 – Calculateur principal ..................................................................................................... 24

2.5 – PROGRAMMATION HÔTE (STATION SOL) ....................................................................... 26

III – BILAN DU PROJET ........................................................................ 27 3.1 – RÉSULTATS OBTENUS ............................................................................................ 27 3.2 – DIFFICULTÉS RENCONTRÉES ..................................................................................... 27 3.3 – POURSUITE DU PROJET ........................................................................................... 28

CONCLUSION ...................................................................................... 29

ANNEXES ........................................................................................... 30 1 – Abstract ........................................................................................................................... 31 2 – Bibliographie ..................................................................................................................... 33 3 – Glossaire .......................................................................................................................... 34

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I – PRÉSENTATION DU PROJET

1.1 – Introduction

Le but de notre projet est la réalisation d’un véhicule à voilure tournante, rendu commandable à distance, puis ensuite automatisé via un système électronique embarqué. Nous sommes une équipe de quatre élèves ingénieurs en cinquième année, tous issus de la majeure Systèmes Embarqués :

• Jérémie SANGARE (chef de projet) • Arnaud BUIRETTE • Alexandre JUMELINE • Issa FORTIN • Bénédicte WATIER

L’application principale du drone envisagée était la découverte et surveillance d’une zone donnée. Nous verrons à travers ce rapport l’aboutissement du projet après les étapes de fabrication, d’asservissement et de stabilisation ainsi que de programmation embarquée.

1.2 – Principe de vol d’un quadrirotor Un quadrirotor est un appareil qui est composé de quatre rotors, qui est la partie rotative d’une machine. Afin d’éviter un mouvement de lacet (l’appareil tourne sur lui-même), il est nécessaire que deux rotors tournent dans un sens et que les deux autres tournent dans l’autre sens. De plus, afin de diriger l’appareil, les rotors tournant dans le même sens doivent être placées l’un en face de l’autre.

Figure 1 : degrés de liberté

Il existe quatre mouvements possibles pour un quadrirotor : la puissance, le lacet, le tangage et le roulis. Le mouvement de puissance correspond à la montée ou à la descente de l’appareil. Pour faire s’élever le quadrirotor, il suffit d’augmenter la vitesse des quatre moteurs et pour le faire redescendre, il faut réduire cette dernière.

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Le lacet est un mouvement qui fait tourner le quadrirotor autour de son axe vertical. Le roulis et le tangage sont des mouvements qui provoquent l’inclinaison du quadrirotor selon les axes horizontaux.

1.3 – État de l’art Les drones (ou UAV) sont des aéronefs sans pilote humain à bord. Leur apparition

remonte à la première guerre mondiale avec l’emploi de bombes volantes plus ou moins téléguidées. L’essor des drones date de la guerre froide et de la guerre du Viet Nam. Les Etats-Unis en particulier réaliseront près de 3000 missions de reconnaissance photographique au Viet Nam, montrant l’importance stratégique qu’est l’utilisation de drones.

Que ce soit dans le domaine du militaire ou du civil, les drones sont généralement utilisés pour accéder à des zones à risque : territoire ennemi dans le cas d’un conflit, ou bien recherche de survivants dans des endroits inaccessibles par les secours. Cependant les drones ne sont pas cantonnés à la prise de vue aérienne à des fins de renseignements tactiques et militaires, il peuvent également être utilisés dans le civil pour la détection de feux de forêts, l’inspection d’infrastructures particulières (lignes à haute tension par exemple), la surveillance du trafic routier, la prise de mesures atmosphériques, etc.

On distingue différentes catégories de drones

suivant leurs dimensions et leurs missions :

• Haute Altitude Longue Endurance (HALE) : ce sont les plus lourds, les plus rapides ; ils volent à une altitude élevée et possèdent une autonomie pouvant atteindre plus de 30 heures.

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• Moyenne Altitude Longue Endurance (MALE) : leur rayon d’action est plus limité que celui des HALE (inférieur à 1000km) mais leur autonomie est supérieure. Traditionnellement utilisés pour de la reconnaissance ils sont à présent très fréquemment armés.

• les drones tactiques (TUAV) : ils sont très nombreux, plus petits et moins chers à produire. Ils sont utilisés pour de la reconnaissance de terrain dans un périmètre réduit.

• les drones de combat (UCAV) : conçus spécifiquement pour les frappes au sol et les bombardements.

L’absence de pilote à l’intérieur des drones, ainsi que les nouvelles technologies permettent leur miniaturisation. Ainsi on voit apparaître des engins de très petite taille appelés « mini drones » ou « micro drones ». Ils revêtent souvent la forme d’un hélicoptère car ils interviennent en milieu urbain à courte distance. Les drones de type quadrirotor appartiennent à cette catégorie et la proximité avec le domaine du modélisme suscite l’attention de nombreuses personnes. Ainsi on retrouve des quadrirotors dans différents secteurs :

• militaire pour des missions de reconnaissance notamment. • loisir pour les particuliers avec des quadrirotors assimilés à des jouets (XUFO,

Draganfly, Parrot AR.Drone). • à des fins pédagogiques. On retrouve de nombreux exemples de projets

universitaires de réalisation d’un drone quadrirotor. On peut également citer le Challenge Minidrones qui s’est déroulé sur 3 ans et qui a réuni une vingtaine d’équipes d’étudiants, tout ceci sponsorisé par l’ONERA et la DGA.

On trouve également des projets de quadrirotors open source comme Mikrokopter, UAVP, etc.

1.4 – Cahier des charges Nous allons nous intéresser au principe de fonctionnement global de notre drone. Ainsi, ce dernier est équipé d’une carte comprenant plusieurs dsPICs Microchip qui jouent le rôle de calculateurs du véhicule. Ils seront reliés à plusieurs capteurs dont ils utilisent les données entrantes pour se stabiliser et sont également utilisés pour définir les commandes qui permettent au véhicule de se déplacer dans l’espace. Des caméras sont embarquées sur le drone afin de pouvoir transmettre des images à la station sol du drone.

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Dans un second temps, une liaison permet d’envoyer des instructions de vol au drone, comme par exemple un ordre de décollage ou d’atterrissage et une autre liaison permettra de réceptionner les données des capteurs ainsi que les images des caméras sur la station sol. En termes de spécifications, la structure de véhicule prend la forme d’une double plaque de carbone située au centre et portée par des tubes en carbone disposés en croix au bout desquels sont placés les moteurs. Cette structure peut être schématisée de la façon suivante :

Figure 2 : schéma d'un quadrirotor

Les moteurs utilisés dans cette structure ont été choisis en fonction de leur puissance et du poids total de la structure embarquée (840kv, 600g de poussée pour un poids de 1400g). En ce qui concerne les calculateurs embarqués, nos choix se sont orientés vers des dsPIC Microchip, puissants microcontrôleurs 16 bits qui permettent du calcul rapide. Le drone est équipé de divers capteurs embarqués : une centrale inertielle (constituée d’un accéléromètre, de trois gyromètres, d’un dsPIC et d’entrées/sorties), deux télémètres ultrasons (un pour évaluer la position par rapport au sol et un pour détecter les obstacles autour du véhicule), un magnétomètre, un baromètre, un GPS (délivré trop tard par le fournisseur pour être exploité pour notre projet) et deux caméras. Enfin, pour la communication avec la station, nous avons opté pour une technologie sans fils avec l’utilisation de modules XBee PRO, qui implémentent les couches basses de la stack ZigBee.

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1.5 – Architecture du projet

Le système drone est constitué comme suit :

La commande du drone peut se faire manuellement, par radiocommande, par la station sol, ou automatiquement.

↑instructions ↑instructions ↓données capteurs ↓retour vidéo

Radiocommande Station sol

Drone

Figure 3 : schéma synoptique du système

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Voici un schéma détaillé de l’architecture matérielle retenue pour le projet, avec les types de communications mis en jeu entre éléments.

pwm

ESC

Moteurs

Radiocommande

Servos

Drone

Station sol

IHM capteurs IHM vidéo

IHM commande

Calculateur Vidéo

Calculateur Commande

Calculateur Inertiel

Accéléros Module Caméra

Traitement image

tx /rx

Ultrasons Baromètre

GPS

spi

adc

pwm

Bus SPI

↑instructions (pwm en 2.4GHz)

↑instructions ↓données capteurs (XBee 50mW)

Caméra 2.4GHz opérateur

↓retour vidéo (2,4GHz)

EEPROM

tx /rx

XBee

tx /rx Magnéto

i2c

Gyros

adc

Figure 4 : schéma détaillé du système

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1.6 – Choix matériels

1.6.1 – Calculateur

Afin de disposer d’une puissance de calcul suffisante pour réaliser l’ensemble des tâches incombant au calculateur, notre choix s’est porté vers la famille des microcontrôleurs dsPIC de chez Microchip. Ce choix s’explique par notre connaissance de la programmation de PIC, et la puissance de calcul supplémentaire apportée par le cœur de DSP incorporé au dsPIC. En effet les dsPIC incluent entre autre la multiplication et la division câblée 16 par 16 bits, et permettent d’atteindre une vitesse de traitement de 40 millions d’instructions par seconde. De plus les registres sont nativement en 16 bits ce qui permet une manipulation aisée de valeurs importantes ou très précises. Enfin l’alimentation en 3,3V permet de faire des économies d’énergie.

Nous avons donc sélectionné le dsPIC33FJ128MC802 (en version 28-PIN SDIP

pour être utilisable sur breadboard) qui possède entre autre 5 timers de 16 bits, 4 canaux de capture en entrée, 6 canaux de génération de PWM en sortie, 15 ports remappables dont certains tolérant du 5V, etc.

1.6.2 – Capteurs La qualité et la précision des capteurs sont très importantes pour assurer une bonne connaissance de l’attitude du drone dans l’espace. La centrale inertielle est bien sûr l’élément le plus important et le plus complexe, et donc le plus cher. Ainsi le choix des capteurs résulte d’un compromis entre le prix et la qualité des mesures. L’utilisation du magnétomètre permet de comparer l’attitude mesurée par celui-ci à celle obtenue à partir des gyromètres et des accéléromètres de la centrale. Par la suite, un filtre de Kalman peut être appliqué pour recaler les mesures d’un capteur par rapport à l’autre, en tenant compte de leur fiabilité respective.

• une centrale inertielle à 6 degrés de liberté composée d’un accéléromètre 3 axes, de 3 gyromètres 1 axe, d’une connectique pour GPS, de connecteurs pour servomoteurs, tout ceci relié à un calculateur intégré de la famille dsPIC30F. Cette centrale a pour avantages, en plus de son faible coût (150$), d’offrir une solution tout en un, ainsi qu’un firmware opensource développé par le créateur de la carte.

• des télémètres ultrason LV-EZ0 et LV-EZ4 de la marque Maxbotix, détectant les obstacles de 0 à 6,45m, et ce avec une résolution de 512 valeurs. Cette valeur peut-être récupérée via une liaison série RS232, une ligne analogique, ou un signal PWM. L’intérêt d’avoir choisi deux télémètres différents est qu’ils possèdent des cônes de détection différents : un cône large pour l’évaluation de la distance au sol et au plafond, et un cône plus fin (et donc plus précis) pour la détection d’obstacles

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autour du drone. En ce qui concerne ce dernier capteur, il a été utilisé avec un servomoteur afin de pouvoir assurer une rotation d’environ 180 degrés et d’être capable de détecter les obstacles sur sa gauche, en face de lui et sur sa droite, et ce de manière continue.

• un capteur barométrique (et de température) SPC1000 nous permettant de déterminer l’altitude du drone avec une précision d’environ 10cm. L’acquisition se fait en SPI.

• un magnétomètre 3 axes HMC5843 qui permet de connaître l’attitude (vecteur) du drone dans l’espace, ceci par rapport au pôle magnétique de la Terre. L’interface est en I²C.

• un récepteur GPS 50 canaux (référence GS407) communiquant via une liaison série. Le rafraichissement des données se fait à une fréquence de 4Hz. Les 50 satellites recherchés en parallèle permettent une géolocalisation plus rapide et plus stable.

1.6.3 – Communication

• 2 modules XBee Pro 50mW Series 2.5 Wire Antenna pouvant communiquer à une distance théorique de 1,6km sans obstacles. Ces modules ont l’avantage d’être facilement configurables à l’aide d’un programme fourni par le constructeur. La gamme « pro » permet de communiquer à une plus grande distance (puissance d’émission accrue). La fréquence utilisée est 2,4GHz et 11 canaux sont utilisables.

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II – RÉALISATION

2.1 – Structure mécanique

2.1.1 – Éléments utilisés

• 4 moteurs TowerPro Brushless Outrunner 2410-09 13A / 104W donnés pour 840kv (tours par minute par volt). Ces moteurs peuvent soulever chacun une charge d’environ 600g, soit 2,4kg pour l’ensemble du drone. Le fonctionnement en 10V des moteurs nécessite l’utilisation de batteries 3S (3 cellules de 3,7V en série) fournissant du 11,1V.

• 4 contrôleurs Hobbyking SS Series 25-30A ESC assurant la gestion des besoins électriques des moteurs vis-à-vis de la batterie, besoins définis par les commandes moteurs en sortie de calculateur. Ces contrôleurs supportent un ampérage constant de 25A et de 30A en burst (montée en charge de très courte durée). Les moteurs ne consomment chacun que 13,5A maximum ce qui offre une marge de sécurité satisfaisante par rapport aux caractéristiques des contrôleurs.

• 2 batteries Rhino 4900mAh 3S1P 11.1v 20C Lipoly

Pack assurant les besoins énergétiques du drone. Une batterie 20C de 4900mAh offre un ampérage maximum de 4,9x20 soit 98A. Les 4 moteurs demandent au maximum 4x13,5A soit 54A. La batterie est volontairement surdimensionnée car les habitués de batteries Lipo conseillent une utilisation à 2/3 des capacités de la batterie pour ne pas l’endommager. D’après les tests réalisés, on voit que le drone décolle à mi-throttle, donc à la moitié des possibilités des moteurs. On considère donc un ampérage nécessaire de 4x13,5/2 soit 27A, la batterie pouvant fournir 4,7A par heure, on obtient donc une autonomie approximative de 10 minutes en vol stationnaire.

• 2 couples d’hélices rotatives et contrarotatives aux dimensions 10"x4,5". L’utilisation de ces deux types d’hélices satisfait les caractéristiques propres aux quadrirotors dont les 2 moteurs d’un axe tournent dans le sens opposé à celui des 2 moteurs de l’autre axe.

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• des tubes et des feuilles de carbone pour l’ossature du drone. La fibre de carbone,

de part sa structure particulière, offre une grande résistance pour un poids réduit. C’est pourquoi elle est utilisée, entre autre, dans le modélisme haut de gamme.

2.1.2 – Étapes de construction

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2.2 – Asservissement et stabilisation

2.2.1 - Théorie Afin de stabiliser le drone, plusieurs méthodes peuvent être employées. Ces méthodes consistent à identifier le drone dans une optique d’automaticien et à envoyer une commande de stabilisation au véhicule afin de le maintenir dans un état donné. Pour ce faire, le système doit déjà être identifié et modélisé le plus précisément possible afin que la simulation reflète la réalité. Cette modélisation s’effectue par un modèle mathématique dynamique défini grâce à des équations physiques représentant les forces appliquées au drone. Il est basé sur les équations de la mécanique qui s’appliquent sur 6 axes, qui peuvent être décomposées en différents types d’accélérations :

• La portance : c’est la force qui, lorsqu’elle compense au moins le poids, permet au drone de s’élever. C’est le terme linéaire en bl dans les équations de vitesses angulaires en roulis et en tangage. B est le coefficient de portée en kg.m/rad2, l la demi envergure du drone en m et Ωi la vitesse de chaque moteur en rad/s.

• La traînée : c’est la force qui résulte des frottements de l’air sur le

véhicule. Elle correspond à la partie de l’expression linéaire en d, où d est le coefficient de trainée en kg.m2/rad2.

• L’effet gyroscopique : cette force apparaît sur un axe lorsque le quadrirotor

est en rotation sur les deux autres axes. Irotor est le moment d’inertie du moteur en kg.m2.

Lorsque l’on ajoute ces trois composantes à l’effet des moments d’inertie sur

chaque axe, on obtient les équations de modélisation du quadrirotor en roulis, tangage et lacet suivantes :

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Le quadrirotor subit également des accélérations dans les trois axes de l’espace. Elles dépendent de la somme des portances générées par chaque moteur notées ζi avec ζi=b.Ωi

2. Grâce au principe fondamental de la dynamique appliqué sur les 3 axes de l’espace, ces accélérations s’écrivent de la manière suivante :

Ces six équations représentent la dynamique du drone. De ce fait, si on représente le système par un schéma simple :

On se rend compte que grâce aux acquisitions des

capteurs de la centrale inertielle, on peut observer le comportement du drone, en déduire une commande, et appliquer une action sur les moteurs.

On définit donc notre modèle avec en sorties les trois vitesses et accélérations angulaires (φ, θ, ψ) ainsi que les trois positions et accélérations en x, y et z, et en entrées les quatre vitesses moteurs.

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L’intérieur de cette boite de sous-système sous Matlab se présente comme suit :

Figure 5 : Simulink

Cette représentation semble compliquée mais est en fait assez simple. Chaque

partie du schéma constitue une des équations vues plus haut. Ces six équations sont liées entre elles par les variables φ, θ, et ψ. Elles possèdent toutes au moins un terme variant en fonction des vitesses moteurs. De cette manière, si on injecte les quatre vitesses en entrée du système, les équations déduiront automatiquement les angles, vitesses angulaires, positions et accélérations qui en résultent.

Choix de la commande : le PID

Le PID est un correcteur utilisé en automatique afin de stabiliser des systèmes mécaniques. Il est énormément utilisé dans l’industrie et dans le monde des machines automatisées.

Afin d’appliquer un PID, on observe l’écart entre la valeur autour de laquelle on veut stabiliser, la consigne, et la valeur réelle observée sur le système. On appelle cet écart l’erreur.

• Une action proportionnelle (P) : on applique un gain Kp sur l’erreur. • Une action intégrale (I) : on intègre l’erreur, et on multiplie le résultat par

un gain Ki. • Une action dérivée (D) : on dérive l’erreur, et on multiplie le résultat par

un gain Kd.

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Voici un schéma pour résumer l’action du PID sur le système :

Figure 6 : Correcteur PID

Le réglage d’un PID consiste à déterminer les coefficients Kp, Ki et Kd optimaux

pour que le système soit stable. Application du PID au drone

Dans le cas du drone, nous avons choisi d’utiliser un correcteur PID sur les angles de tangage, roulis et lacet. Plus précisément, nous n’avons utilisé que l’action proportionnelle et l’action dérivée du correcteur.

Cependant, le meilleur moyen d’arriver à trouver les coefficients optimaux du quadrirotor est d’utiliser la simulation sous Matlab en s’appuyant sur le modèle déterminé plus haut.

Identification des paramètres du drone

Comme nous l’avons vu précédemment, le drone peut être modélisé mathématiquement par six équations physiques. Cependant, pour que le modèle corresponde parfaitement a notre drone, certains paramètres doivent être identifiés :

• La masse du drone m • Le coefficient de portée b • Le coefficient de traînée d • L’envergure x et la demi envergure l • Le moment d’inertie d’un moteur Irotor • La somme des moments d’inertie sur chaque axe Ix, Iy, Iz

Certains coefficients sont faciles à identifier comme la masse ou l’envergure, tandis que les autres coefficients comme b, d ou Irotor sont plus ardus à déterminer.

Au départ, nous avons repris des valeurs collectées par des personnes qui utilisaient les même moteurs et pales que nous utilisions.

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Cependant, ces coefficients se sont avérés par la suite insuffisant car le modèle mathématique ne correspondait pas au modèle réel. Nous les avons donc retrouvés à partir de mesures prises en vol. En effet, étant donné que les équations sont linéaires en b et d, il est possible avec les données capteurs de retrouver ces mêmes b et d.

Pour Irotor, le moment d’inertie de chaque moteur, il a fallu trouver les caractéristiques de couple et de résistance d’un moteur et d’une pale afin de retrouver le coefficient. Au final, pour chaque moteur, Irotor = 2.857040737520000e-05.

2.2.2 - Simulation du modèle sous Matlab

Une fois les différents paramètres du drone identifiés, on peut simuler son comportement sous Matlab afin d’identifier les coefficients du PID qu’on applique sur les angles de roulis et de tangage. On modélise donc le système complet en boucle fermée comme on l’a vu précédemment avec la boucle système, capteurs, commande, actionneurs.

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On voit bien que l’on fait reboucler les sorties des angles de roulis, tangage et lacet obtenus en sortie du système afin de calculer l’erreur avec la consigne, ici, PhiRef, ThetaRef et PsiRef. Une fois les erreurs calculées pour les trois angles un PID est applique sur chacun d’entre eux. Les coefficient Kp, Ki et Kd sont a déterminer a l’intérieur de chaque bloc. Une fois que le PID est effectue sur chaque angle, on ajoute la valeur du throttle, le PID étant juste la correction.

Enfin, une saturation est effectuée pour ne pas que la commande me puisse envoyer au moteur une valeur de vitesse trop élevée pour lui.

2.2.3 - Résultats obtenus

Une fois la modélisation terminée, nous avons donc pu faire des tests pour déterminer les coefficients du PID, et voici les meilleurs résultats que nous avons pu obtenir en simulation :

Dans l’ordre, on peut observer la réponse en roulis, tangage et lacet. On peut observer que le drone se stabilise en roulis et en tangage en deux secondes environ. Aucune correction n’est faite en lacet.

2.2.4 - Incohérence du modèle

Malheureusement, le modèle utilisé pour la simulation sous Matlab n’est pas cohérent avec le système réel du drone. En effet, les réactions observées en simulation ne sont pas les mêmes que celles observées sur banc de test en réel. Ceci est dû au fait que les coefficients de portée identifiés sont inexactes.

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2.3 – Réglage coefficients sur banc d’essai

Après nous être longuement documentés sur les quadrirotors ainsi que leurs diverses réalisations, il nous a semblé évident que nous devions concevoir un banc d’essai afin de pouvoir effectuer nos premiers tests. Il nous a notamment permis de tester la stabilisation du quadrirotor en isolant un axe de l’autre afin de décomposer le problème.

2.3.1 - Constitution Le banc d’essai était constitué d’une tige métallique parallèle au sol et solidement fixée à chaque extrémité. Nous y fixions un axe du quadrirotor afin de pouvoir tester son axe orthogonal.

2.3.2 - Protocole Afin d’effectuer nos essais sur la stabilisation d’un axe, nous opérions selon un simple protocole défini par nos soins :

• Maintenir le drone parallèle au sol durant de l’initialisation des capteurs (accéléromètres et gyromètres) ainsi que des moteurs

• Augmenter le throttle jusqu’à atteindre un régime stationnaire proche de celui nécessaire à l’envol du quadrirotor

• Observer le comportement du quadrirotor et lui affecter des perturbations extérieures

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2.3.3 - Stabilisation Pour stabiliser le drone, nous devions appliquer un PID par axe, cependant nos recherches ainsi que différents témoignages nous ont orientés sur l’affectation d’un PD uniquement. Aussi, plusieurs choix s’offraient à nous, asservir le quadrirotor en angle ou en vitesse angulaire, nous avons opté pour l’asservissement en angle, car nous disposions de données capteurs pré filtrées en angle (pour le P) ainsi qu’en vitesse angulaire (pour le D). Le gain proportionnel (P) a donc été affecté à la différence de l’angle capté par rapport à une consigne (référence) d’abord fixée à 0 (angle plat) pour stabiliser le drone à l’horizontale. Par la suite, nous pourrons faire varier la consigne pour diriger le drone en le stabilisant autour d’un angle non nul. Le gain dérivé (D) est affecté à la différence de vitesse angulaire retournée par le gyromètre par rapport à 0. En effet, en dérivant l’angle, nous obtenons une vitesse angulaire qui, si nulle, indique que l’angle ne varie par rapport à sa valeur précédente. Cette action a pour effet d’atténuer les oscillations générées par l’action proportionnelle.

2.3.4 - Débogage en communication sans fil Afin de pouvoir surveiller les valeurs de nos différentes variables (angle, puissance des moteurs, action du P, action du D…) et mieux comprendre le comportement de notre drone, nous avons implémenté une liaison série sans fil au moyen d’un module XBee. Cette liaison série nous a été d’une grande utilité pour déboguer ainsi que pour saisir les différentes données et à terme les envoyer à la station sol.

2.3.5 - Réglage du PID Notre modèle matlab n’étant pas fidèle à la réalité, nous avons dû déterminer le PD par l’expérimentation. Pour ce faire, nous avons procédé de la manière suivante. Nous avons dans un premier temps, déséquilibré le drone sur le banc d’essai et y avons appliqué un P uniquement afin de nous rendre compte de l’effet du D sur la stabilisation d’un axe. Nous avons donc d’abord affecté des valeurs extrêmes, puis progressivement réduit l’intervalle. Ensuite, lorsque nous obtenions une correction avec un D suffisamment élevé lui permettant de se rétablir mais induisant de fortes oscillations et une correction avec un faible D ne lui permettant pas de se rétablir complètement mais sans effets de bords, nous avons procédé par dichotomie. Nous sommes ainsi parvenus à obtenir une stabilisation autour de notre consigne avec de moindres oscillations, c’est alors que nous nous sommes penchés sur l’action dérivée que nous avons déterminée selon le même procédé. Nous avons ainsi obtenu un premier couple PD (0.775, 0.031) permettant une stabilisation robuste du drone bien que de petites oscillations persistaient. En effectuant davantage de tests, nous avons constaté qu’il n’existait pas un, mais plusieurs couples PD que nous obtenions en y affectant un facteur k (0.775k, k), nous avons alors cherché le plus petit couple permettant une stabilisation effective et robuste et n’entrainant aucune oscillation. Nous avons obtenu cette stabilisation très satisfaisante avec un k égal à 1/2 (0.39, 0.015)

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2.3.3 - Limites du banc d’essai Le banc de tests avait tout de même ses limites, en effet, la fixation du drone impliquait une force de réaction du support ainsi que des frottements qui n’existaient pas en conditions réelles. Ainsi, une bonne stabilisation sur le banc de tests s’est révélée être moins effective en vrai car elle ne reflétait pas tout à fait la réalité. Cette différence est ce qui nous a entre autre entrainés à continuer nos tests sur la stabilisation du quadrirotor. Aussi, nous ne pouvions tester qu’un axe à la fois et donc, nous ne subissions pas l’effet d’un axe sur l’autre (bien que dans la théorie, il soit censé être nul pour un quadrirotor parfaitement équilibré). La stabilisation du drone restait tout de même très bonne, cependant un important effet induit nous a échappé : l’effet de lacet. Bien que stable sur les angles x et y, en conditions réelles le drone s’est révélé être très instable sur son angle z.

2.4 – Programmation embarquée

2.4.1 – Centrale inertielle La centrale inertielle présente un bon rapport qualité prix et est donc abordable

pour les particuliers. C’est sûrement ce qui explique qu’une communauté de développeurs et de passionnés de modélisme ait vu le jour sur Internet. Le constructeur de l’IMU met à disposition, via le site « DIY Drones » (Do It Yourself Drones), différents firmwares complets à programmer sur l’IMU. Ceci nous a permis de gagner un temps précieux car la quasi-totalité des fonctionnalités élémentaires sont déjà implémentées dans les diverses versions du firmware. De cette manière, en étudiant le code fourni nous avons pu utiliser les fonctions suivantes :

• acquisition des capteurs embarqués : les 3 gyromètres et l’accéléromètre 3 axes

sont reliés au calculateur de l’IMU par des liaisons analogiques. Ainsi des conversions analogique/numérique (ADC) sont nécessaires pour obtenir les valeurs des capteurs. Un premier filtrage est appliqué, en corrigeant les valeurs acquises par rapport à la précédente. Ceci donne des résultats tout à fait satisfaisant car nous observons un bruit d’amplitude 30 pour une échelle de valeurs de 16 bits signés soit -32768 à 32768 pour les gyromètres.

• calcul des angles de roulis et de tangage : cette fonction est implémentée dans le firmware et permet d’interpréter la valeur de chaque angle et la vitesse angulaire à partir des capteurs afin des les exploiter facilement.

• envoi des informations au calculateur principal par l’intermédiaire d’une liaison série.

2.4.2 – Calculateur principal Pour réaliser les fonctions imputées à notre calculateur nous avons choisi d’utiliser

un microcontrôleur de la famille dsPIC33F. Celui-ci doit, selon l’architecture définie par nos soins, accomplir les tâches suivantes :

• faire l’acquisition de 4 canaux de radiocommunication. Cette fonction est assurée par les modules Input Capture disponibles qui permettent de mesurer la largeur du signal PWM provenant du récepteur radio. Le principe est simple : un timer

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dont la fréquence est connue et utilisée ; à chaque front montant et descendant la valeur du timer est relevée et la différence de ces deux valeurs constitue la largeur du signal PWM.

• réceptionner les valeurs des capteurs de la centrale inertielle par liaison série, en s’assurant de la cohérence des données reçues. Les deux modules UART du dsPIC sont utilisés, l’un pour communiquer avec la centrale inertielle, et l’autre pour dialoguer en Zigbee avec la station sol.

• effectuer les calculs pour le régulateur PD réalisant la stabilisation du drone. Les commandes des moteurs sont ainsi déduites des données de la centrale inertielle ainsi que du throttle demandé.

• générer les 4 signaux PWM à destination du contrôleur de chaque moteur. Ces signaux PWM représentent les commandes envoyées aux moteurs. Ils sont générés par les modules Output Compare du dsPIC.

• faire l’acquisition et la conversion analogique numérique (module ADC) des télémètres ultrasons.

• générer les 3 signaux PWM permettant le contrôle de servomoteurs. Puisqu’aucun autre module Output Compare n’est disponible, chacune des 3 PWM est générée « manuellement » à l’aide d’un timer qui lui est propre. En faisant varier la période du timer, on met le port concerné à l’état haut pendant un temps correspondant à la valeur de notre PWM (entre 1 et 2ms), puis à l’état bas pour compléter les 20ms, obtenant ainsi un signal PWM à 50Hz.

Nous avons utilisé deux types de télémètres ultrasons lors de notre projet : un LV-MaxSonar-EZ0 et un LV-MaxSonar-EZ4.

L’intérêt d’avoir choisi deux télémètres différents est qu’ils ont une portée de mesure de 0 à 6,45m et qu’ils possèdent des cônes de détection différents : un cône large pour l’évaluation de la distance au sol et un cône plus fin (et donc plus précis) pour la détection d’obstacles autour du drone. En ce qui concerne ce dernier, il a été utilisé avec un servomoteur afin de pouvoir assurer une rotation d’environ 180 degrés et d’être capable de détecter les obstacles sur sa gauche, en face de lui et sur sa droite, et ce de manière continue. Ainsi, il nous était possible de récupérer les valeurs des distances à gauche, en face et à droite du drone très rapidement.

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2.5 – Programmation hôte (station sol) Ce module permet d’assurer deux types de liaisons : une liaison montante qui permet d’envoyer des instructions au quadrirotor et une liaison descendante qui permet de récupérer les données envoyées par les capteurs situés sur le drone. Ces dernières sont récupérées grâce au protocole XBee sous la forme d’une trame formée avec les valeurs des capteurs et des séparateurs. En ce qui concerne l’interface graphique de la station sol, celle-ci comporte deux onglets (qui n’ont pas tous été exploités) :

• Capteurs : cet onglet regroupe l’affichage des valeurs des différents capteurs embarqués (accéléromètre, gyromètre, magnétomètre), des angles (roulis, tangage), du throttle et des vitesses des quatre moteurs.

• Graphiques : cet onglet comprend quatre graphiques sur lesquels il est possible

d’afficher l’évolution de différentes valeurs de capteurs, modifiable à l’aide d’un menu déroulant.

La station sol a été réalisée avec le langage C++ pour toute la partie développement, récupération et exploitation des données des capteurs et les librairies QT et Qwt pour l’interface graphique à proprement parler.

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III – BILAN DU PROJET

3.1 – Résultats obtenus En bilan de ce projet, nous sommes parvenus à réaliser un quadrirotor stable en angle et vitesse angulaire. La stabilisation est robuste et n’induit que d’infimes oscillations à peine perceptibles en régime stationnaire (du moins sur banc). Pour des questions de temps, la correction en lacet consiste en l’application d’un gain en boucle ouverte. Cette correction est suffisante pour annuler quasi-complètement l’effet de lacet. En plus de la stabilisation en tangage et roulis par l’affectation d’un couple PD, le quadrirotor est contrôlable sur ces axes. La réalisation électronique est aboutie, mais tous les éléments n’ont pas été intégrés sur le PCB final. En raison de nos difficultés à stabiliser le drone, nous avons effectué la stabilisation directement sur l’IMU afin de réduire les erreurs par exemple. La station sol destinée à réceptionner les différentes données est opérationnelle. Nous y réceptionnons les valeurs des gyromètres et des trois axes de l’accéléromètre, la puissance du throttle, la valeur des quatre moteurs ainsi que les angles de tangage et roulis. Les fonctions statistiques et graphiques sont également exécutées.

3.2 – Difficultés rencontrées

Dans un premier temps, compte-tenu de la nature du projet, il nous a été difficile de déterminer l’ampleur de la tache. La réalisation d’un drone quadrirotor offre de nombreuses possibilités en matière d’applications, comme explicité dans la partie «poursuite du projet».

La plus grande difficulté rencontrée lors de ce projet de fin d’étude fut la stabilisation du drone. Nous nous sommes longtemps penchés sur le modèle théorique réalisé à l’aide de la suite logicielle Matlab Simulink. Cependant celui-ci n’étant pas fidèle à notre fabrication et à son comportement réel, car nous n’avons pas été capables d’identifier correctement les coefficients aéronautiques, ne nous a pas donné de bons résultats. Nous avons donc dû stabiliser le drone par la voie de l’expérimentation en utilisant un banc de test. Les coefficients du régulateur qui nous faisaient défaut ont été déterminés de cette manière.

Certains des capteurs nécessitaient l’emploi de bus de communication de type SPI et I²C que nous ne connaissions pas et qui se sont avérés difficiles à mettre en œuvre.

Enfin, d’une manière générale nous avons mal estimé la durée à attribuer à certaines taches, ce qui au final ne nous a pas permis de finir tout ce que souhaitions entreprendre.

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3.3 – Poursuite du projet

Nous proposons dans cette partie diverses possibilités de poursuite du projet. La première étape qui s’impose est une correction plus robuste et plus rigoureuse en lacet.

Ensuite, il faudrait stabiliser et asservir le drone quadrirotor en position. Ces deux étapes effectuées, le drone sera viable pour lui appliquer diverses missions.

Nous pourrions intégrer un algorithme de guidage à l’aide du GPS et des différents capteurs (ultrasons, baromètre…). Couplée aux données capteurs, l’implémentation de traitement d’images embarquées offrirait toute un panel d’activités que l’on pourrait imaginer (ex : détection de formes spécifiques, tracking d’objets, etc.).

Enfin, l’intégration d’un algorithme décisionnel lié à de l’intelligence artificiel le rendrait complètement autonome pour des missions plus pointues.

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CONCLUSION

Au terme de ce projet, nous pouvons dire que nous sommes fiers du travail que nous avons effectué car nous avons réussi à obtenir un quadrirotor stable en angle et vitesse angulaire, contrôlable en tangage ou roulis. Qui plus est, l’architecture électronique finale a été totalement aboutie. Malheureusement, nous n’avons pas pu réaliser d’asservissements de haut niveau (position, trajectoire) par manque de temps. Les suites qui pourraient être données à ce projet consistent en l’intégration d’algorithmes de guidage, de traitement d’images embarqué et d’algorithme de décision. Nous espérons que ce projet pourra être repris par un autre groupe d’étudiants dans les années à venir car, ayant passé beaucoup de temps pour assurer la stabilisation de notre drone, nous n’avons pas pu travailler sur son automatisation mais il serait intéressant pour d’autres élèves d’utiliser notre quadrirotor comme base de travail.

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ANNEXES

1 – ABSTRACT .................................................................................... 31

2 – BIBLIOGRAPHIE ............................................................................. 33

3 – GLOSSAIRE ................................................................................... 34

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PROJET DE FIN D’ÉTUDES

RÉALISATION D’UN DRONE QUADRIROTOR

Un quadrirotor est un véhicule volant constitué de quatre hélices, chacune située

au bout des branches d’une croix. Grâce à ce type de structure, l’engin peut se déplacer dans toutes les directions par translation.

De nos jours, les véhicules autonomes tendent de plus en plus à remplacer l’être humain lorsque les conditions sont trop hostiles pour que celui-ci puisse y être en sécurité. C’est le cas des drones, qui sont utilisés à des fins militaires ou de reconnaissance dans des endroits sinistrés par exemple. Un drone est un véhicule volant n’embarquant aucun pilote humain à son bord. On en trouve sous plusieurs formes, allant de l’avion à l’hélicoptère, en passant par des drones en forme d’insectes battant des ailes. Le but du projet Coriolis était la réalisation d’un drone quadrirotor se stabilisant de manière autonome en vol. Pour ce faire, le véhicule est équipé d’une centrale inertielle munie d’accéléromètres et de gyromètres. Ils sont utilisés pour déterminer les angles de tangage, roulis et lacet du véhicule ainsi que sa position dans l’espace. Ensuite, un calculateur estime les vitesses de rotation à affecter à chaque moteur pour corriger l’assiette du véhicule. Ces données sont également transmises à une station au sol. En tant que projet de fin d’études, ce projet a regroupé toutes les thématiques majeures du monde des systèmes embarqués, à savoir l’électronique, l’informatique, l’automatique et la modélisation numérique Ce projet nous a également permis de découvrir ou d’approfondir nos connaissances concernant le monde de l’aéronautique et des drones en particulier. Auteurs : - Jérémie Sangaré, chef de projet [email protected] - Arnaud Buirette [email protected] - Issa Fortin [email protected] - Alexandre Jumeline [email protected] - Bénédicte Watier [email protected]

[ Abstract ]

École Centrale d’Électronique Systèmes Embarqués 2009-2010 [email protected]

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FINAL YEAR PROJECT

REALIZATION OF A QUADROTOR UAV

A quadrotor is a flying aircraft with four propellers, each one located at the tip of a cross. With this kind of structure, it can move in every direction using a translation motion.

Nowadays, autonomous machines are used to replace humans when environment is too hazardous. UAVs are used in this way, by armies to do some reconnaissance missions for instance. A UAV is a flying engine without any human pilot on board. There is a large variety of shape for UAV, planes, helicopters… The goal of the Coriolis project was to build a quadrotor UAV that is stable during his flight. To do so, the vehicle is equipped with an inertial measurement unit with accelerometers and gyroscopes. They are used to determine angles of roll, pitch and yaw and the location of the quadrotor. By this way, the central calculator can adjust the values of the motors’ speed to stabilize the uav in hovering mode during the flight. As a final year project, this project gathered all the important themes of the domain of embedded systems: electronics, computer science, control engineering and simulation. This project permitted us to discover or to learn more about the aeronautics, and UAVs in particular. Authors: - Jeremie Sangare, project leader [email protected] - Arnaud Buirette [email protected] - Issa Fortin [email protected] - Alexandre Jumeline [email protected] - Bénédicte Watier [email protected]

[ Abstract ]

École Centrale d’Électronique Master’s degree in Engineering 2009-2010 [email protected]

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2 – Bibliographie

• Sites de revendeurs http://www.sparkfun.com/ http://www.hobbycity.com/ http://www.selectronic.fr/

• Projets existants et sujets de thèses http://www.beugnet.fr/projets/fichiers/rapportquadri.pdf o PID vs LQ Control Techniques Applied to an Indoor Micro Quadrotor, by Samir

Bouabdallah, Andr´ Noth and Roland Siegwart o Stabilization of a Mini Rotorcraft with Four Rotors, By Pedro Castillo, Rogelio

Lozano, and Alejandro Dzul

o A Prototype of an Autonomous Controller for a Quadrotor UAV, by Ian D. Cowling, Oleg A. Yakimenko, James F. Whidborne, and Alastair K. Cooke

o Path Tracking Control for Quadrotor Helicopters, by Katie Miller

o Quadrotor Helicopter Flight Dynamics and Control : Theory and Experiment, by

Gabriel M. Hoffmann Haomiao Huang Steven L. Waslander Claire J. Tomlin

o Quadrotor Helicopter Trajectory Tracking Control, by Gabriel M. Hoffmann , Steven L. Waslander

o ESTIMATION DE L’ATTITUDE ET COMMANDE BORNEE EN ATTITUDE D’UN

CORPSRIGIDE : APPLICATION A UN MINI HELICOPTERE A QUATRE ROTORS par José Fermi GUERRERO CASTELLANOS

• Documentation technique Documentation Microchip pour Pic18f, dsPIC30f, dsPIC33f, et librairies C18 et C30 Documentation technique de chaque capteur, disponible sur le site de Sparkfun

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3 – Glossaire

• Quadrirotor Appareil volant, relativement petit, comportant 4 rotors pour sa sustentation, généralement placés aux extrémités d’une croix dont le centre contient l’électronique de contrôle.

• Lacet Mouvement de rotation horizontal d’un appareil volant autour d’un axe vertical.

• Tangage Mouvement de rotation d’un appareil volant autour de l’axe transversal.

• Roulis Mouvement de rotation d’un appareil volant autour de son axe longitudinal.

• ZigBee Protocole de haut niveau permettant la communication de petites radios, à consommation réduite pour les réseaux à dimension personnelle.

• dsPIC Microcontrôleur de la société Microchip, architecture 16 bits, adapté aux applications de traitement du signal, cœur de DSP et opérations cablées.

• Accéléromètre Capteur qui, fixé à un mobile ou tout autre objet, permet de mesurer l’accélération de ce dernier.

• Gyromètre Capteur de mouvement mesurant la vitesse de rotation du référentiel du capteur par rapport à un référentiel inertiel suivant un ou plusieurs axes.

• Télémètre ultrasons Appareil ou dispositif permettant par ultrason de déterminer la distance d’un objet.

• Magnétomètre Appareil qui sert à mesurer l’aimantation d’un système. Il en existe trois types principaux : le VSM (Vibrating Sample Magnetometer), l’AGFM (Alternating Gradient Force Magnetometer) et le SQUID (Superconducting Quantum Interference Device).

• Baromètre Instrument de mesure servant à mesurer la température et la pression atmosphérique.

• GPS Sigle qui signifie Global Positioning System et décrivant le principal système de positionnement par satellites mondial actuel.

• Servomoteur Moteur conçu pour produire le mouvement précis d’un élément mécanique selon une commande externe.

• Throttle Commande des gaz déterminant la puissance des moteurs

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• IMU Sigle pour Inertial Measurement Unit, ou centrale inertielle qui est un appareil de navigation de précision comportant des gyroscopes, des capteurs d’accélération et de vitesse angulaire et calculant en temps réel à partir de ces mesures l’évolution du vecteur vitesse ainsi que de son attitude (roulis, tangage, lacet).

• UAV Sigle pour Unmanned Aerial Vehicle qui est la traduction anglaise du mot drone.

• Régulateur PID Organe de contrôle permettant d’effectuer une régulation en boucle fermée d’un système industriel.

• PWM Sigle pour Pulse Width Modulation, qui signifie modulation de largeur d’impulsion, est une technique couramment utilisée pour synthétiser des signaux continus à l’aide de circuit à fonctionnement tout ou rien, ou plus généralement à états discrets.

• ESC Sigle pour Electronic Speed Controller, qui est un circuit électronique dont le but est de faire varier la vitesse et la direction d’un moteur électrique.

• Firmware Traduction anglaise de micrologiciel, logiciel intégré dans un composant matériel.

• SPI Sigle pour Serial Peripheral Interface qui représente un bus de donnée série synchrone opérant en Full Duplex. Les circuits communiquent selon un schéma maître-esclaves, o le maître s’occupe totalement de la communication.

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