面向自主 robotic airship 的基于模型与数据驱动混合风速估计器
系统与控制
2020-03-11 v2 机器人学
系统与控制
摘要
在自主飞艇研究中，控制与制导领域的若干工作利用风速来设计控制律。然而，一般而言，机器人飞艇并不直接测量该信息。本文提出三种风速估计的替代方案。首先，设计扩展卡尔曼滤波器作为基于模型的方法。随后设计神经网络作为数据驱动方法。最后，通过对前述设计的基于模型与数据驱动估计器进行融合，提出一种混合估计器。所有方法仅考虑全球定位系统(GPS)、惯性测量单元(IMU)和一维空速管作为可用传感器。在飞艇的逼真非线性模型中进行的仿真表明，这两种技术的协作提升了估计性能。
引用
@article{arxiv.1907.06266,
title = {Hybrid Model-Based and Data-Driven Wind Velocity Estimator for an Autonomous Robotic Airship},
author = {Apolo Silva Marton and André Ricardo Fioravanti and José Raul Azinheira and Ely Carneiro de Paiva},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.06266},
year = {2020}
}
备注
This is a pre-print submitted for a Springer Journal (accepted for publication). It contains 12 pages (in two column format) and 15 figures