SpecFuse：用于振荡海洋平台 UAV 着陆的谱-时域融合预测控制框架
机器人学
2026-02-18 v1
摘要
无人机（UAV）在振荡海洋平台上着陆受到波浪引起的多频率振荡、风力扰动以及运动预测中的相位滞后等严重限制。现有方法要么将平台运动视为一般随机过程，要么缺乏对波浪谱特征的显式建模，导致在动态海洋条件下性能次优。为此，我们提出了 SpecFuse：一种 novel 的谱-时域融合预测控制框架，集成了频域波浪分解与时域递归状态估计，用于对无人地面车辆（USV）的高精度 6 自由度运动预测。该框架显式建模主导波浪谐波以减缓相位滞后，通过 IMU 数据实时细化预测，而无需复杂校准。此外，我们设计了分层控制架构， featuring 基于抽样的 HPO-RRT* 算法用于在非凸约束下进行动态轨迹规划，以及融合数据驱动扰动补偿与优化执行的学习增强型预测控制器。广泛的验证（2000 次仿真 + 8 场湖中实验）表明，我们的方法实现了 3.2 cm 的预测误差、4.46 cm 的着陆偏差、98.7% / 87.5% 的成功率（仿真 / 实际），以及嵌入式硬件上的 82 ms 时延，凌驾于现有方法 44%-48% 的精度优势。其对波浪-风耦合扰动的鲁棒性支持搜索与救援及环境监测等关键海洋任务。所有代码、实验配置和数据集将以开源形式发布，以促进可重复性。
引用
@article{arxiv.2602.15633,
title = {SpecFuse: A Spectral-Temporal Fusion Predictive Control Framework for UAV Landing on Oscillating Marine Platforms},
author = {Haichao Liu and Yufeng Hu and Shuang Wang and Kangjun Guo and Jun Ma and Jinni Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.15633},
year = {2026}
}
备注
8 pages, 5 figures, 4 tables