无人机的随机控制：性能、飞行平滑度与控制努力之间的最优权衡
系统与控制
2024-09-17 v1 系统与控制
摘要
在有风环境下对无人机进行安全准确的控制是一个极具挑战性的控制问题，因为作用在飞行器上的干扰力难以建模且具有高度随机性。为了满足性能约束，诸如增量非线性动态逆 (INDI) 或其他自适应控制技术等最先进的控制方法需要高控制增益来减轻进入系统的不确定性影响。虽然实现了良好的跟踪性能，但 IDNI 需要过度的控制努力，导致执行器应变高，并且由于控制器指令的持续和激进修正动作而降低了飞行平滑度。在本文中，我们提出了一种新颖的控制架构，允许用户系统地处理高权限控制与性能约束满足之间的权衡。我们的方法由两部分组成。为了抵消未建模空气动力学效应引入的偏差，我们提出了一种混合的、基于模型的干扰力估计器，并用神经网络进行增强，该估计器可以使用卡尔曼滤波器适应外部风况。然后，我们利用协方差控制理论的最新成果，该理论提供了一种控制跟踪误差动力学不确定性的原则性方法。我们首先分析了组合系统的特性，然后提供了广泛的实验结果，以验证所提方法相对于现有方法的优势。
引用
@article{arxiv.2409.10369,
title = {Stochastic Control of UAVs: An Optimal Tradeoff between Performance, Flight Smoothness and Control Effort},
author = {George Rapakoulias and Panagiotis Tsiotras},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.10369},
year = {2024}
}