Navigation, Control and Actuation Optimization of an Underwater Multirotor Vehicle

In the modern era, many perilous and repetitive jobs have been substituted by robots and autonomous vehicles, specifically in critical scenarios and unfriendly environments. In particular, the pressure and depth of the ocean make difficult for the human being to be able to survey oceanic pipes for fault inspection. This thesis provides a first hint on the autonomous driving of an Autonomous Underwater Vehicle (AUV) and the testing of three different control techniques that aim to solve different problems, such as rejection of oceanic currents and energy saving, while providing a smooth driving experience. Moreover, a thorough optimization process for multirotor thrust allocation is studied and designed, in order to properly balance trajectory tracking and energy saving. This thesis is meant to be the starting point for further work in the field of underwater autonomous driving and will analyze a state-of-the-art controller (Sliding Mode control, SMC and Model Predictive control, MPC) that could enable several other more sophisticated control strategies, such as vision-aided control. At the same time, traditional controllers (Proportional Integrative Derivative Control, PID) are kept in high regard for their simplicity and better overall performance. We conclude that the simplicity of the PID controller, combined with the ABC optimization algorithm, provides the best compromise in both energy saving and trajectory tracking. Finally, the results are tested in a virtual environment with the Unity engine in order to better validate them and provide a more intuitive approach on the behavior.

Nell'era moderna, molti lavori pericolosi e ripetitivi vengono svolti da robot e veicoli autonomi, in particolare in scenari critici e ambienti ostili. In particolare, la pressione e profondità dell'oceano rende molto difficile per l'essere umano essere in grado di ispezionare le condotte petrolifere oceaniche alla ricerca di guasti. Queste tesi fornisce un primo spunto sulla guida autonoma di un veicolo autonomo subacqueo (AUV) e testa tre diverse strategie di controllo che mirano a risolvere diversi problemi, quali la reiezione alle forti correnti oceaniche e il risparmio energetico, mantenendo un'esperienza di guida confortevole. In aggiunta, un processo di ottimizzazione per l'allocazione della propulsione multirotore è analizzata in maniera tale da bilanciare l'inseguimento di traiettoria con il risparmio energetico. Questa tesi deve essere intesa come il punto iniziale per lavoro aggiuntivo nel campo della guida autonoma subacquea e analizza un controllore allo stato dell'arte (Sliding Mode Control, SMC e Model Predictive Control, MPC) possibilmente in grado di garantire strategie di controllo sempre più sofisticate, come la guida in visione artificiale. Allo stesso tempo, controllori tradizionali (Proporzionale Integrativo Derivativo, PID) vengono sempre tenuti in considerazione per la loro semplicità e maggiore performance. In conclusione, la semplicità del PID, combinata con l'algoritmo di ottimizzazione ABC, fornisce i risultati più promettenti in termine di inseguimento di traiettoria e risparmio energetico. Infine, i risultati vengono analizzati anche con nell'ambiente virtuale Unity, in modo tale da maggiormente validare i risultati e fornire un approccio più intuitivo sul comportamento del veicolo.