基于径向基函数神经网络的无人机编队控制
机器人学
2024-04-23 v1
摘要
本文解决了控制多架无人机编队完成复杂任务（如曲面检查）的问题。首先采用虚拟领袖-跟随模型确定编队的拓扑结构和轨迹。随后设计一种结合反步法和滑模控制技术的双环控制系统，使无人机能够跟踪轨迹。开发一种能够估计外部扰动的径向基函数神经网络 (RBFNN)，以增强控制器的鲁棒性。通过使用 Lyapunov 定理证明控制器的稳定性。 conducted 大量比较和软件在环 (SIL) 测试，以评估所提出控制器的性能。结果表明，我们的控制器不仅超越了其他最先进的控制器，也足以应对无人机的复杂任务，如收集曲面数据进行检查。控制器的源代码可在 https://github.com/duynamrcv/rbf_bsmc 查找。
引用
@article{arxiv.2404.13583,
title = {Radial Basis Function Neural Networks for Formation Control of Unmanned Aerial Vehicles},
author = {Duy-Nam Bui and Manh Duong Phung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.13583},
year = {2024}
}