基于强化学习的刚性耦合无人机协同平衡控制
机器人学
2024-05-01 v1
摘要
多无人机协同运输(CT)问题在文献中已广泛研究。然而，针对存在时间可变不确定性(如时间可变的质心 CG)的控制工作有限。本文提出一种领袖-跟随者方法，用于控制带有时间可变 CG 的多无人机 CT 系统。领袖采用传统比例-积分-微分(PID)控制器，而跟随者则使用仅依赖本地信息和最小领袖信息的深度强化学习(RL)控制器。 presented extensive simulation results，表明所提方法相较于先前开发的自适应控制器以及在物体质量变化和 CG 速度变化的情况下均有效。初步的实验工作也展示了两个 Crazyflie 无人机协同提升的棒/杆上进行的平衡控制(表现为移动 CG)。
引用
@article{arxiv.2404.19070,
title = {Reinforcement Learning Driven Cooperative Ball Balance in Rigidly Coupled Drones},
author = {Shraddha Barawkar and Nikhil Chopra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.19070},
year = {2024}
}