Autonomous aerial vehicles have been increasingly used and adapted to cover tasks in multiple areas of our daily lives. This growth is mainly due to the rise in computational power in small form factor processing units, making these more efficient and enabling the deployment of novel algorithms for advanced applications. For the same reasons, the deployment of spacecraft for low-orbit operations has experienced an exponential increase, associated with the lower costs of access to orbit and the need for space-bound security and telecommunication. As these systems become ubiquitous, the need to ensure their safe operation in shared environments is ever more significant. In this thesis, we focus on four core problems of multi-agent autonomous systems: robust control, decentralized control for collaborative transportation, formation control, and reliable validation.

To tackle the first problem, we propose a robust control framework for trajectory tracking. Planners onboard the vehicle generate trajectories focusing on a high-level task. Our solution focuses on safe trajectory tracking under disturbances and provides upper bounds on the error with respect to the trajectory. Given a worst-case tracking error, it is possible to plan collision-free trajectories, ensuring system safety.

For the second problem, we propose controllers for collaborative load transportation using aerial vehicles and spacecraft. We develop centralized and decentralized model predictive controllers and compare their performance regarding tracking error and computational tractability. These comparisons allow us to observe the worst-case scenarios for such control architectures and provide an informed view of possible trade-offs in demanding transportation applications.

On the third problem, we focus on control methods for formation control using imaging sensors and informed neighbor motion prediction. We propose a decentralized model predictive controller based on collaborative behavior among the agents in the formation. Then, we develop a formation controller that uses image features and one-range measurement to coordinate the agents.

The last problem of this thesis introduces a novel architecture for ground space robotics testbeds. We propose modular platforms, driven by open-source firmware and software stacks, capable of mimicking spacecraft operating inside space stations or in orbit conditions. We validate these systems in a new space robotics facility at KTH built during this thesis. Lastly, we conclude this monograph with a short analysis of the achieved objectives and an overview of future research directions.

Självkörande luftfarkoster har i allt högre grad använts och anpassats för att utföra uppgifter inom flera områden av vårt dagliga liv. Ökningen beror framförallt på förbättrad beräkningskapacitet hos små processorer, vilket möjliggör att nya effektiva algoritmer appliceras på komplexa problem. Av samma skäl har användandet av rymdfarkoster med låg omloppsbana ökat exponentiellt. Låg omloppsbana innebär en lägre kostnad att nå och är fördelaktigt ur säkerhets och kommunikationssynpunkt. I och med att de här systemen blir vanligare, ökar behovet att garantera säker drift i gemensamma miljöer. I den här avhandlingen fokuserar vi på tre grundläggande problem inom fleragentsystem: robust styrning, decentraliserad styrning av samarbetsinriktad transport och formationssytrning. 

För att angripa det första problemet föreslår vi ett ramverk för robust styrning för banföljning. Planeringsalgoritmer ombord farkosten genererar banor, med fokus på hignivå-uppgifter. Vår lösning fokuserar på säker banföljning vid störningar och ger övre gränser på felet i banföljningen. Givet det värsta tänkbara banföljningsfelet är det möjligt att planera kollisionsfri banföljning, och på så sätt garantera systemets säkerhet.

Angående det andra problemet förelsår vi regulatorer för samarbetsinriktad lasttransport som använder både flygfordon och rymdfarkoster. Vi utvecklar centraliserade och decentraliserade modellprediktiva regulatorer och jämför deras prestanda med hänsyn till banföljningsfel och beräkningsmässig hanterbarhet. Jämförelserna tillåter oss att se de värsta tänkbara fallen för de nämnda regulatorstrukturerna och ger insikt i möjliga avvägningar i krävande transporttillämpningar. 

När kommer till det tredje problemet fokuserar vi på formationsstyrningsregulatorer som utnyttjar bildsensorer och informerad grannrörelseprediktion. Vi föreslår decentraliserad modellprediktiv reglering baserad på samarbetsbeteende mellan agenterna i formation. Sedan använder vi bildsensorer till att föreslå en formationsregulator som utnyttjar bildegenskaper och avståndsmätningar till att koordinera agenterna.

Det sista problemet i avhandlingen introducerar en ny arkitektur för en testbädd för mark- och rymd-robotik. Vi föreslår nya modulära plattformer med öppen källkodsmjukvara och mjukvarustackar, som kan efterlikna rymdfarkoster i drift inuti rymstationer eller i omloppsbana. Vi validerar systemen i en rymdrobotikanläggning vid KTH som byggts medan avhandlingen skrevs. Slutligen sammanfattar vi med en kort analys av de åstadkomna målen och en överblick av framtida forskningsmöjligheter.