12.07.2015 Views

Commande boucle fermée multivariable pour le vol en ... - ISAE

Commande boucle fermée multivariable pour le vol en ... - ISAE

Commande boucle fermée multivariable pour le vol en ... - ISAE

SHOW MORE
SHOW LESS

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.

5.5 Commutation <strong>en</strong>tre correcteurs 235Jusqu’ici, une multiplication de la matrice de Lyapunov P avec une nombre positif n’a aucuneffet. La satisfaction des inégalités dans l’Éq. (5.71) reste inchangée. Nous avons donc <strong>le</strong> droit d<strong>en</strong>ormaliser l’hyper-ellipsoïde comme suit :ε P = ε P,1 : {x|x T P x ≤ 1} (5.73)Notre objectif est maint<strong>en</strong>ant de trouver un hyper-ellipsoïde de Lyapunov ε P qui ti<strong>en</strong>t à l’intérieurdes champs de vue de tous <strong>le</strong>s capteurs utilisés, c’est-à-dire qui est inclus dans l’<strong>en</strong>semb<strong>le</strong> V :∀x, x T P x < 1 ⇒ x T C T vue,iC vue,i x < 1, i ∈ {1, ..., n vue } (5.74)ε P ⊆ VCette inclusion peut être réécrite grâce à la S-procédure, une astuce souv<strong>en</strong>t utilisée <strong>pour</strong> desinégalités matriciel<strong>le</strong>s linéaires, cf. [20] :P > C T vue,iC vue,i , i ∈ {1, ..., n vue } (5.75)Cette transformation se passe sans conservatisme grâce à l’hypothèse que C vue,i ∈ R 1×n (vecteurligne). Dans <strong>le</strong> cas où C vue,i n’est pas un vecteur ligne, la S-procédure introduit du conservatisme.C’est <strong>pour</strong> cette raison que nous traitons toutes <strong>le</strong>s composantes du vecteur de mesure d’un capteurséparém<strong>en</strong>t.Jusqu’à prés<strong>en</strong>t, <strong>le</strong>s inégalités matriciel<strong>le</strong>s linéaires suivantes imposant des contraintes sur la matricede Lyapunov P ont été formulées :P > 0 (5.76)(A − B 2 K c ) T P + P (A − B 2 K c ) < 0P > C T vue,iC vue,i , i ∈ {1, ..., n vue }Ces contraintes linéaires définiss<strong>en</strong>t un <strong>en</strong>semb<strong>le</strong> convexe.Parmi <strong>le</strong>s hyper-ellipsoïdes ε P inclus dans l’<strong>en</strong>semb<strong>le</strong> V, nous cherchons celui qui couvre <strong>le</strong> plusd’espace possib<strong>le</strong> à l’intérieur des champs de vue. Le terme ≪ <strong>le</strong> plus d’espace possib<strong>le</strong> ≫ admet plusieursinterprétations. Une possibilité est de maximiser <strong>le</strong> <strong>vol</strong>ume de l’hyper-ellipsoïde de Lyapunov ε P . Le<strong>vol</strong>ume de l’hyper-ellipsoïde ε P est défini comme suit :Vol =ν n√det P(5.77)Ici, ν n est <strong>le</strong> <strong>vol</strong>ume d’une hyper-sphère unité de dim<strong>en</strong>sion n :ν n ={πkk!<strong>pour</strong> n = 2k, k ∈ Z2 n k!π kn!<strong>pour</strong> n = 2k + 1, k ∈ Z(5.78)En particulier, <strong>le</strong> <strong>vol</strong>ume d’une hyper-sphère unité de dim<strong>en</strong>sion n = 30 est ν 30 ≈ 2, 1915 · 10 −5 .En principe, ν nest une constante <strong>pour</strong> un n donné. Par conséqu<strong>en</strong>t, il suffit de maximiser<strong>Commande</strong> <strong>bouc<strong>le</strong></strong> <strong>fermée</strong> <strong>multivariab<strong>le</strong></strong> <strong>pour</strong> <strong>le</strong> <strong>vol</strong> <strong>en</strong> formation de vaisseaux spatiaux

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!