四旋翼姿态控制的多模型预测控制
机器人学
2024-06-25 v1
摘要
本文引入一种新的多模型预测控制（MMPC）方法，用于四旋翼姿态控制，其性能几乎与非线性模型预测控制（NMPC）相当，而计算效率则类似于线性模型预测控制（LMPC）。传统 NMPC 虽然有效，但在需要高刷新率的姿态控制中计算负担沉重。相反，LMPC 具有计算优势，但存在性能差和局部稳定性差的问题。我们的方法依赖于姿态动力学的多个线性模型，每个模型都配备一个线性模型预测控制器，根据飞行条件动态切换。我们利用间隙度量分析来最小化所需模型数量，以准确预测在各种条件下车辆的行为，并纳入软切换机制以确保控制器转换期间的系统稳定性。我们的结果表明，仅需 15 个模型，即可在各种姿态集点上准确控制车辆姿态。与现有控制器（如递增非线性动力学反馈、滑动模控制、LMPC 和 NMPC）的比较评估表明，我们的方法接近 NMPC 的效果， outperforms 其他方法，同时运行时间与 LMPC 相当。
引用
@article{arxiv.2406.15610,
title = {Multi-Model Predictive Attitude Control of Quadrotors},
author = {Mohammadreza Izadi and Zeinab Shayan and Reza Faieghi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.15610},
year = {2024}
}