Diseño e Implantáción del Sistema de Control de un Cuadricóptero Autónomo

Abstract

Este Trabajo de Fin de Grado presenta el diseño e implantación de un sistema de control autónomo para un cuadricóptero que opera en interiores, sin necesidad de sistemas de posicionamiento global como el GPS. Se ha adoptado una configuración en “X” y se ha desarrollado un modelo dinámico detallado que incluye los empujes de los motores, los pares de reacción, el retardo en los actuadores y la dinámica completa del sistema.

El controlador implementado es un regulador lineal cuadrático (LQR), basado en un modelo linealizado y desacoplado, que ha sido extendido con retardos e integración del error para mejorar la estabilidad y el seguimiento de trayectorias mediante la técnica de la realimentación de estado.

La solución se ha desarrollado en MATLAB/Simulink, empleando bloques personalizados y la UAV Toolbox for PX4 Autopilots, y se ha validado en un entorno de simulación que reproduce el comportamiento físico del dron. Finalmente, el sistema se ha desplegado sobre hardware real con el controlador CubePilot Cube Orange+, sensores inerciales, LIDAR, motores BLDC y comunicación vía ESP32-C3.

El resultado es un sistema de control robusto, capaz de gestionar de forma autónoma la actitud y navegación del dron, estableciendo una base sólida para futuras pruebas en vuelo real.

This Bachelor's Thesis presents the design and implementation of an autonomous control system for a quadcopter operating indoors, without the need for global positioning systems such as GPS. An “X” configuration has been adopted, and a detailed dynamic model has been developed, including motor thrust, reaction torques, actuator delays, and the complete system dynamics.

The implemented controller is a Linear Quadratic Regulator (LQR), based on a linearized and decoupled model, extended with delays and error integration to improve stability and trajectory tracking through state feedback techniques.

The solution has been developed in MATLAB/Simulink, using custom blocks and the UAV Toolbox for PX4 Autopilots, and has been validated in a simulation environment that replicates the physical behavior of the drone. Finally, the system has been deployed on real hardware using the CubePilot Cube Orange+ controller, inertial sensors, LiDAR, BLDC motors, and communication via ESP32-C3.

The result is a robust control system, capable of autonomously managing the drone's attitude and navigation, providing a solid foundation for future real-flight testing.