Proto-MPC：一种用于挑战性风况下四旋翼控制的编码器-原型-解码器方法
机器人学
2024-05-24 v2 机器学习
系统与控制
系统与控制
摘要
四旋翼飞行器因其灵活性和机械结构简单性，在日益发展的空中机器人领域中得到越来越多的应用。然而，固有的不确定性，例如空气动力学效应以及四旋翼在动态变化环境中的运行，对传统的基于名义模型的控制设计构成了重大挑战。我们提出了一种名为编码器-原型-解码器 (EPD) 的多任务元学习方法，其优势在于能够有效平衡跨不同训练任务的共享表征和独特表征。随后，我们将 EPD 模型集成到模型预测控制问题 (Proto-MPC) 中，以增强四旋翼在动态变化任务范围内适应和运行的能力，并实现高效的在线实施。我们在仿真中验证了所提出的方法，结果表明 Proto-MPC 在受到静态和空间变化侧风影响的四旋翼轨迹跟踪中表现出鲁棒的性能。
引用
@article{arxiv.2401.15508,
title = {Proto-MPC: An Encoder-Prototype-Decoder Approach for Quadrotor Control in Challenging Winds},
author = {Yuliang Gu and Sheng Cheng and Naira Hovakimyan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.15508},
year = {2024}
}