基于稀疏非线性动力学识别的多旋翼碰撞规避模型预测控制
机器人学
2024-12-10 v1 最优化与控制
摘要
本文提出一种数据驱动的模型预测控制方法，用于多旋翼碰撞规避，考虑不确定性及有效载荷导致的模型未知性。为解决此挑战，采用稀疏非线性动力学识别（SINDy）获取多旋翼系统的支配方程。SINDy 能够以较少数据发现目标系统的方程，假设少数函数对系统具有支配性特征。模型预测控制（MPC）用于通过考虑状态和控制输入约束，获得准确的轨迹跟踪性能。为避免操作期间碰撞，再次基于障碍物的不等式约束重新构建 MPC 优化问题。在仿真中，SINDy 能够发现包含质量参数不确定性和气动效应的多旋翼系统支配方程。此外，仿真结果表明，所提方法具备规避障碍物并准确跟踪预期轨迹的能力。
关键词
引用
@article{arxiv.2412.06388,
title = {Sparse Identification of Nonlinear Dynamics-based Model Predictive Control for Multirotor Collision Avoidance},
author = {Jayden Dongwoo Lee and Youngjae Kim and Yoonseong Kim and Hyochoong Bang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.06388},
year = {2024}
}