触风：多旋翼飞行器上的同步气流、阻力与交互力感知
机器人学
2020-03-06 v1 机器学习
系统与控制
系统与控制
摘要
微型飞行器（MAVs）的扰动估计对于鲁棒性和安全性至关重要。在本文中，我们使用新颖的、受生物启发的气流传感器来测量作用于 MAV 上的气流，并将其信息融合到一个无迹卡尔曼滤波器（UKF）中，以同时估计三维风矢量、阻力以及其他作用于机器人的交互力（例如由于碰撞、与人交互引起的力）。为此，我们提出并比较了一种完全基于模型的策略和一种基于深度学习的策略。基于模型的方法考虑了 MAV 与气流传感器动力学及其与风的交互，而基于深度学习的策略使用长短期记忆（LSTM）神经网络来获得相对气流的估计，随后将其融合到所提出的滤波器中。我们在硬件实验中验证了我们的方法，表明我们可以准确估计高达 4 m/s 的相对气流，并且可以区分阻力和交互力。
引用
@article{arxiv.2003.02305,
title = {Touch the Wind: Simultaneous Airflow, Drag and Interaction Sensing on a Multirotor},
author = {Andrea Tagliabue and Aleix Paris and Suhan Kim and Regan Kubicek and Sarah Bergbreiter and Jonathan P. How},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.02305},
year = {2020}
}
备注
The first two authors contributed equally