Soutenance de thèse : Arda Yigit
Titre : Conception et commande d'un manipulateur aérien avec suspension élastique
Équipe : AVR
La soutenance aura lieu le mardi 7 décembre à 13h30 dans la salle A301 du pôle API
Résumé
Cette thèse s’intéresse à la conception et à la commande d’un Manipulateur Aérien avec Suspension Élastique (MASE), hybride entre un robot à câbles et un drone omnidirectionnel. Un manipulateur aérien est suspendu par un ressort à un robot parallèle à câbles (RPC), profitant du grand espace de travail du RPC et des performances dynamiques importantes du véhicule aérien. La suspension du véhicule aérien permet de compenser la gravité et ainsi limite la consommation énergétique du système. Différentes stratégies de commande dynamiques non-linéaires ont été implémentées afin d’améliorer encore plus l’efficacité énergétique du MASE. Un prototype a été développé afin d’évaluer expérimentalement le potentiel applicatif du MASE. En plus de l’évaluation expérimentale du prototype, cette thèse a donné lieu à des contributions théoriques sur la stabilité de la commande par couples calculés et sur l’élimination de l’erreur statique avec la commande prédictive non-linéaire.
Abstract
This thesis is focused on the design and control of an Aerial Manipulator with Elastic Suspension (AMES), hybrid between a cable robot and an omnidirectional drone. An aerial manipulator is suspended from a cable-driven parallel robot (CDPR) by a spring, taking benefit from the large workspace of a CDPR and the high dynamics of an aerial vehicle. The suspension of the aerial vehicle compensates for the gravity and consequently improves the energy efficiency of the global system. Different control strategies have been tested to improve the energy efficiency of the AMES even more. A prototype has been developed and its applicative potential evaluated experimentally. Besides the experimental evaluation of the prototype, this thesis yielded theoretical contributions on the stability of the computed torque controller and on offset-free nonlinear model predictive control.
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