面向动态平台的光流引导着陆：基于事件驱动自适应 Koopman 框架
系统与控制
2025-02-05 v2 机器人学
系统与控制
摘要
本文提出一种光流引导方法，用于实现资源受限的无人机 (UAV) 在动态平台上的柔和着陆。基于 Koopman 算子理论，开发了描述无人机光流输出（由单目相机映射至车辆加速度作为控制输入）的非线性动力学的离线数据驱动线性模型。此外，在 Koopman 框架内引入了一种新型自适应方案，以在线处理诸如未知平台运动和地面效应等不确定性，这些因素在下降过程的终端阶段具有显著影响。为最小化计算开销，引入事件驱动自适应触发机制，集成到基于事件驱动模型预测控制 (MPC) 策略中，以调节光流并跟踪 desired reference。详细的收敛分析确保跟踪误差全局收敛至统一的最终界限，同时确保无 Zeno 现象。仿真结果表明，该算法在地面效应和传感器噪声下的动态平台着陆具有良好的鲁棒性与有效性，优于非自适应事件触发和基于时间的自适应方案。
关键词
引用
@article{arxiv.2501.16868,
title = {Event-Based Adaptive Koopman Framework for Optic Flow-Guided Landing on Moving Platforms},
author = {Bazeela Banday and Chandan Kumar Sah and Jishnu Keshavan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.16868},
year = {2025}
}