Diseño y validación de una metodología para la sintonización de lazos de control del autopiloto ArduPilot en RPA de ala fija.
| dc.contributor.advisor | Hernández Vicente, Bernardo Andrés | es |
| dc.contributor.author | Vera Sanhueza, Luis Ignacio | es |
| dc.date.accessioned | 2026-10-07T15:48:08Z | |
| dc.date.available | 2026-10-07T15:48:08Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.description | Tesis presentada para optar al título de Ingeniero/a Civil Aeroespacial. | es |
| dc.description.abstract | El desarrollo de sistemas de piloto automático para RPA de ala fija enfrenta un desafío persistente, la sintonización de los controladores PID que gobiernan los lazos de control de la plataforma ArduPilot continúa realizándose principalmente mediante procedimientos empíricos y de ensayo y error, lo que implica largos tiempos de ajuste y riesgos operacionales durante las pruebas de vuelo. Si bien existen herramientas de simulación como SITL, estas no se integran bajo una metodología estructurada que guíe de forma sistemática el proceso de sintonización desde la simulación hasta la validación experimental. En este contexto, el presente trabajo tuvo como objetivo general desarrollar una metodología para la sintonización de los lazos de control de un autopiloto basado en ArduPilot sobre plataforma Pixhawk, aplicada a un RPA de ala fija, utilizando entornos de simulación y pruebas experimentales. Para abordar este objetivo se caracterizó la arquitectura de control de ArduPlane y se implementó un entorno de simulación SITL mediante la integración de ArduPilot con X-Plane 11. Sobre este entorno se evaluó estadísticamente el algoritmo de sintonización automática AUTOTUNE en tres niveles de agresividad, y se desarrolló en paralelo un optimizador numérico propio de ganancias PID-FF, basado en un modelo en espacio de estados de una aeronave. El desempeño de las distintas configuraciones se contrastó mediante una misión autónoma segmentada en cinco zonas de vuelo diseñadas para excitar dinámicas específicas de actitud, trayectoria y altitud. Adicionalmente, se optimizaron los parámetros de los lazos externos de navegación L1 y control longitudinal TECS mediante un algoritmo de optimización bayesiana. La metodología resultante se validó en dos niveles: de forma completa en el entorno virtual sobre una aeronave distinta a la de diseño, el Columbia 400, verificando su transferibilidad; y de forma parcial en la plataforma experimental "Canario", donde se caracterizó su sistema y se consolidaron sus ganancias de AUTOTUNE. Los resultados mostraron que la ganancia de prealimentación domina estructuralmente el ajuste del lazo interno de ArduPlane, exhibiendo una dispersión notablemente menor, entre 0,64% y 8,69% en los niveles 6 y 8, que las ganancias proporcional, integral y derivativa. La configuración AUTOTUNE Nivel 6 se consolidó como la referencia de mejor desempeño en el lazo interno, tanto a la velocidad de diseño como fuera de ella. El hallazgo más relevante fue que el desempeño global de la misión depende en mayor medida de los parámetros de los controladores externos L1 y TECS: su optimización mejoró 20 de las 25 métricas evaluadas en el Cessna 172 y 17 de las 20 evaluadas en el Columbia 400, reduciendo sustancialmente el error de trayectoria y las oscilaciones de altitud. Asimismo, la comparación entre el optimizador analítico y la sintonización empírica evidenció que ambos enfoques son complementarios y no sustitutos. A partir de estos hallazgos se propuso una metodología estructurada en cuatro etapas secuenciales que reemplaza el criterio empírico y subjetivo por un procedimiento reproducible y cuantificable. | es |
| dc.description.abstract | The development of autopilot systems for fixed-wing RPAs faces a persistent challenge: the tuning of the PID controllers that govern the control loops of the ArduPilot platform continues to be performed mainly through empirical, trial-and-error procedures, which entails long adjustment times and operational risks during flight testing. Although simulation tools such as SITL exist, they are not integrated under a structured methodology that systematically guides the tuning process from simulation to experimental validation. In this context, the general objective of the present work was to develop a methodology for tuning the control loops of an ArduPilot-based autopilot on a Pixhawk platform, applied to a fixed-wing RPA, using simulation environments and experimental tests. To address this objective, the control architecture of ArduPlane was characterized and a SITL simulation environment was implemented by integrating ArduPilot with X-Plane 11. Within this environment, the AUTOTUNE automatic tuning algorithm was statistically evaluated at three aggressiveness levels, and a custom numerical PID-FF gain optimizer was developed in parallel, based on a state-space model of an aircraft. The performance of the different configurations was compared through an autonomous mission segmented into five flight zones designed to excite specific attitude, trajectory, and altitude dynamics. Additionally, the parameters of the L1 lateral navigation controller and the TECS longitudinal control system were optimized using a Bayesian optimization algorithm. The methodology was validated at two levels: fully within the virtual environment on an aircraft different from the design platform, the Columbia 400, verifying its transferability; and partially on the "Canario" experimental platform, where its system was characterized and its AUTOTUNE gains were consolidated. The results showed that the feedforward gain structurally dominates the tuning of ArduPlane's inner loop, exhibiting a markedly lower dispersion, between 0.64% and 8.69% at levels 6 and 8, than the proportional, integral, and derivative gains. The AUTOTUNE Level 6 configuration was established as the reference for best inner-loop performance, both at the design speed and outside of it. The most relevant finding was that overall mission performance depends to a greater extent on the parameters of the L1 and TECS external controllers: optimizing them improved 20 of the 25 metrics evaluated on the Cessna 172 and 17 of the 20 evaluated on the Columbia 400, substantially reducing trajectory error and altitude oscillations. Furthermore, the comparison between the analytical optimizer and the empirical tuning showed that both approaches are complementary rather than substitutes. Based on these findings, a methodology structured into four sequential stages was proposed, replacing empirical and subjective criteria with a reproducible, quantifiable procedure. | en |
| dc.description.campus | Concepción | es |
| dc.description.departamento | Departamento de Ingeniería Mecánica | es |
| dc.description.facultad | Facultad de Ingeniería | es |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.udec.cl/handle/11594/14650 | |
| dc.language.iso | es | es |
| dc.publisher | Universidad de Concepción | es |
| dc.rights | CC BY-NC-ND 4.0 DEED Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 International | en |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject | Drones | es |
| dc.subject | Automatización | es |
| dc.subject | Controladores programables | es |
| dc.title | Diseño y validación de una metodología para la sintonización de lazos de control del autopiloto ArduPilot en RPA de ala fija. | es |
| dc.type | Thesis | en |