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与其更换控制器,不如调整规划器:面向四旋翼系统的阻力感知轨迹生成

机器人学 2024-01-11 v1 机器学习 系统与控制 系统与控制

摘要

受四旋翼飞行器在载荷运输中应用日益增多的启发,我们研究了一个针对承受气动外力和外力矩的四旋翼飞行器的联合轨迹生成与反馈控制设计问题。来自所载载荷的未建模气动阻力可能导致灾难性后果。先前的工作将气动效应建模为控制问题中的残余动力学或外部扰动,导致一种可能带来灾难性后果的反应式策略。此外,在硬件平台上重新设计控制器并整定控制增益是一项费时费力的工作。在本文中,我们主张在保持控制器不变的情况下调整轨迹生成组件,可以改善承受阻力作用的四旋翼系统的轨迹跟踪性能。为实现这一目标,我们通过对一个最优四旋翼控制问题进行适当的松弛,并引入一个衡量控制器跟踪参考轨迹能力的跟踪代价函数,来构建一个阻力感知规划问题。该跟踪代价函数在轨迹生成中充当正则化项,并从仿真数据中学习得到。我们在仿真和 Crazyflie 硬件平台上的实验均表明,改变规划器可将跟踪误差降低多达 83%。硬件评估表明,与基线路径相比,我们规划的路径在激进机动过程中避免了控制器饱和及灾难性后果。

关键词

引用

@article{arxiv.2401.04960,
  title  = {Why Change Your Controller When You Can Change Your Planner: Drag-Aware Trajectory Generation for Quadrotor Systems},
  author = {Hanli Zhang and Anusha Srikanthan and Spencer Folk and Vijay Kumar and Nikolai Matni},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2401.04960},
  year   = {2024}
}

备注

10 pages, 3 figures. Submitted to L4DC 2024