性能、精度与载荷：四旋翼自适应非线性模型预测控制
机器人学
2021-12-06 v2
摘要
在复杂环境中实现敏捷四旋翼飞行有望彻底改变航运、运输和搜救应用。非线性模型预测控制（NMPC）近期在敏捷四旋翼控制方面展现出令人鼓舞的成果，但其最大性能依赖于高精度模型。因此，以未建模的复杂空气动力学效应、变化载荷和参数失配为形式的模型不确定性将降低整体系统性能。本文提出 L1-NMPC，一种新颖的混合自适应 NMPC，可在线学习模型不确定性并立即进行补偿，以最小的计算开销大幅提升性能，超越非自适应基线。我们提出的架构可泛化至多种不同环境，并在风扰、未知载荷和高机动飞行条件下进行评估。所提方法展现出极大的灵活性和鲁棒性，在较大未知扰动下，无需任何增益整定，跟踪误差相比非自适应 NMPC 降低超过 90%。此外，采用相同增益的同一控制器能精确飞行最高时速达 70 km/h 的高机动竞速轨迹，相比非自适应 NMPC 基线，跟踪性能提升约 50%。
引用
@article{arxiv.2109.04210,
title = {Performance, Precision, and Payloads: Adaptive Nonlinear MPC for Quadrotors},
author = {Drew Hanover and Philipp Foehn and Sihao Sun and Elia Kaufmann and Davide Scaramuzza},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.04210},
year = {2021}
}
备注
8 Pages, 6 figures, Accepted RAL 2021