LoL-NMPC：无人机的非线性模型预测控制中低层动力学集成
机器人学
2025-12-23 v2
摘要
[已被 IROS 2025 接收] 在本文中，我们解决了无人机（UAV）高速敏捷轨迹跟踪的问题，其中模型不准确可能导致较大的跟踪误差。现有的非线性模型预测控制器（NMPC）方法通常忽略低层飞行控制器的动力学，例如许多飞行控制栈中存在的底层 PID 控制器，这导致在高速和高加速度下跟踪性能次优。为此，我们提出了一种新颖的 NMPC 公式 LoL-NMPC，它显式地结合了低层控制器动力学和电机动力学，以在保持计算效率的同时最小化轨迹跟踪误差。通过利用低层动力学内部的线性约束，我们的方法本质上考虑了执行器约束，而无需额外的重分配策略。所提出的方法在仿真和真实世界实验中均得到了验证，证明了在高达 98.57 km/h 的速度和 3.5 g 的加速度下具有更高的跟踪精度和鲁棒性。我们的结果表明，与标准 NMPC 公式相比，轨迹跟踪误差平均降低了 21.97%，同时 LoL-NMPC 在基于 ARM 的嵌入式飞行计算机上以 100 Hz 的频率保持了实时可行性。
引用
@article{arxiv.2506.02169,
title = {LoL-NMPC: Low-Level Dynamics Integration in Nonlinear Model Predictive Control for Unmanned Aerial Vehicles},
author = {Parakh M. Gupta and Ondřej Procházka and Jan Hřebec and Matej Novosad and Robert Pěnička and Martin Saska},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.02169},
year = {2025}
}
备注
Accepted to IROS 2025