Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Giải Quyết Bài Toán Giá Trị Biên Của Một Máy Bay Quadrotor Thiếu Điều Khiển Bằng Cách Tiếp Cận Ổn Định Không Gian Con
Tóm tắt
Trong bài báo này, một chiến lược điều khiển dựa trên lý thuyết điều khiển tối ưu và phương pháp ổn định không gian con được phát triển để giải quyết bài toán giá trị biên hai điểm của máy bay quadrotor thiếu điều khiển. Để thuận lợi cho việc phát triển, mô hình động lực học của máy bay quadrotor được trình bày trước tiên. Sau đó, bài toán giá trị biên được hình thành toán học dựa trên lý thuyết điều khiển tối ưu. Theo sự hình thành bài toán và sử dụng phương pháp ổn định không gian con, chiến lược điều khiển được đề xuất nhằm giảm thiểu sai số theo dõi quỹ đạo trạng thái và điều khiển máy bay quadrotor từ trạng thái ban đầu đã biết đến trạng thái cuối mong muốn trong một khoảng thời gian hữu hạn. Do tồn tại độ trễ điều khiển trong các chuyến bay thời gian thực, bộ dự đoán Smith được thiết kế để nâng cao hiệu suất của chiến lược điều khiển đã phát triển. Cuối cùng, một nền tảng thử nghiệm trong nhà của máy bay quadrotor được xây dựng và các thí nghiệm thời gian thực về việc đánh bóng được thực hiện với hệ số hồi phục khoảng 0.7 và một cái vợt có đường kính 0.13 m. Kết quả thí nghiệm cho thấy máy bay quadrotor có thể thiết lập trạng thái cuối mong muốn một cách tốt và đánh bóng về hướng vị trí mục tiêu của nó (sai số vị trí nhỏ hơn 0.15 m), xác minh tính khả thi của chiến lược điều khiển được đề xuất.
Từ khóa
#Máy bay quadrotor #giá trị biên #điều khiển tối ưu #phương pháp ổn định không gian con #độ trễ điều khiển.Tài liệu tham khảo
Kumar, V., Michael, N.: Opportunities and challenges with autonomous micro aerial vehicles. Int. J. Robot. Res. 31(11), 1279–1291 (2012)
Abdolhosseini, M., Zhang, Y., Rabbath, C.A.: An efficient model predictive control scheme for an unmanned quadrotor helicopter. J. Intel. Robotic Syst. 70(1-4), 27–38 (2013)
Lim, H., Park, J., Lee, D., Kim, H.: Build your own quadrotor: Open-source projects on unmanned aerial vehicles. IEEE Robotics Autom. Mag. 19(3), 33–45 (2012)
Bouabdallah, S.: Design and control of quadrotors with application to autonomous flying. Ph.D. thesis, Lausanne Polytechnic University (2007)
Pounds, P., Mahony, R.: Design principles of large quadrotors for practical applications. In: Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 3265–3270 (2009)
Bouabdallah, S., Noth, A., Siegwart, R.: Pid vs lq control techniques applied to an indoor micro quadrotor. In: Proceedings of IEEE international conference on intelligent robots and systems, vol. 3, pp. 2451–2456 (2004)
Dong, W., Gu, G.Y., Zhu, X., Ding, H.: High-performance trajectory tracking control of a quadrotor with disturbance observer. Sensors and Actuators A Phys. 211, 67–77 (2014). doi:10.1016/j.sna.2014.03.011
Kendoul, F.: Nonlinear hierarchical flight controller for unmanned rotorcraft: design, stability, and experiments. J. Guid. Control. Dyn. 32(6), 1954–1958 (2009)
Tayebi, A., McGilvray, S.: Attitude stabilization of a vtol quadrotor aircraft. IEEE Trans. Control Syst. Technol. 14(3), 562–571 (2006)
Chamseddine, A., Zhang, Y., Rabbath, C.A., Theilliol, D.: Trajectory planning and replanning strategies applied to a quadrotor unmanned aerial vehicle. J. Guid. Control Dyn 35(5), 1667–1671 (2012)
He, R., Bachrach, A., Achtelik, M., Geramifard, A., Gurdan, D., Prentice, S., Stumpf, J., Roy, N.: On the design and use of a micro air vehicle to track and avoid adversaries. Int. J. Robot. Res. 29(5), 529–546 (2010)
Mahony, R., Kumar, V., Corke, P.: Multirotor aerial vehicles: Modeling, estimation, and control of quadrotor. IEEE Robot Autom. Mag. 19(3), 20–32 (2012)
Orsag, M., Korpela, C., Oh, P.: Modeling and control of mm-uav: Mobile manipulating unmanned aerial vehicle. J. Int. Robot. Syst. 69(1-4), 227–240 (2013)
Metni, N., Hamel, T.: A uav for bridge inspection: Visual servoing control law with orientation limits. Automation in construction 17(1), 3–10 (2007)
Fang, Z., Gao, W.: Adaptive backstepping control of an indoor micro-quadrotor. Res. J. Appl. Scince Eng. Technol. 4(21), 4216–4226 (2012)
Oriolo, G., Nakamura, Y.: Control of mechanical systems with second-order nonholonomic constraints: Underactuated manipulators. In: Proceedings of the 30th IEEE Conference on Decision and Control, pp. 2398–2403 (1991)
Rui, C., Reyhanoglu, M., Kolmanovsky, I., Cho, S., McClamroch, N.: Nonsmooth stabilization of an underactuated unstable two degrees of freedom mechanical system. In: Proceedings of the 36th IEEE conference on decision and control, vol. 4, pp. 3998–4003. IEEE (1997)
Brockett, R.W., et al.: Asymptotic stability and feedback stabilization. Differential geometric control theory, pp. 181–191 (1983)
Mellinger, D., Michael, N., Kumar, V.: Trajectory generation and control for precise aggressive maneuvers with quadrotors. Int. J. Robot. Res. 31(5), 664–674 (2012)
Muller, M., Lupashin, S., D’Andrea, R.: Quadrocopter ball juggling. In: Proceedings of IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp. 5113–5120 (2011)
Mueller, M.W., Hehn, M., D’Andrea, R.: A computationally efficient algorithm for state-to-state quadrocopter trajectory generation and feasibility verification. In: Proceedings of IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp. 3480–3486 (2013)
Wikipedia: Coefficient of restitution http://en.wikiped-ia.org/wiki/Coefficient_of_restitution. Accessed 21 (2014)
Bouabdallah, S., Murrieri, P., Siegwart, R.: Design and control of an indoor micro quadrotor. In: Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Automation, vol. 5, pp. 4393–4398 (2004)
Dydek, Z.T., Annaswamy, A.M., Lavretsky, E.: Adaptive control of quadrotor uavs: A design trade study with flight evaluations. IEEE Trans. Control Syst. Technol. 21(4), 1400–1406 (2013)
Wikipedia: Configuration space. http://en.wikipedia.org/wiki/Configu-ration_space. Accessed 22 (2014)
Márton, L., Hodel, A.S., Lantos, B., Hung, J.Y.: Underactuated robot control: comparing lqr, subspace stabilization, and combined error metric approaches 55(10), 3724–3730 (2008)
Simmons, A.T., Hung, J.Y., Hodel, A.S.: A hybrid improvement to traditional nonlinear control. In: Proceedings of IEEE international symposium on industrial electronics, vol. 1, pp. 49–56. IEEE (2005)
Athans, M.: The role and use of the stochastic linear-quadratic-gaussian problem in control system design. IEEE Trans. Autom. Control 16(6), 529–552 (1971)
Ingimundarson, A., Hägglund, T.: Robust tuning procedures of dead-time compensating controllers. Control. Eng. Pract. 9(11), 1195–1208 (2001)
MathWorks: Control of processes with long dead time: The smith predictor. http://www.mathworks.cn/cn/help/control/examples/control-of-processes-with-long-dead-time-the-smith-predictor.html. Accessed 26 February (2014)
Nonomura, J., Nakashima, A., Hayakawa, Y.: Analysis of effects of rebounds and aerodynamics for trajectory of table tennis ball. In: Proceedings of SICE Annual Conference, pp. 1567–1572 (2010)
Yang, Z.J., Hara, S., Kanae, S., Wada, K., Su, C.Y.: An adaptive robust nonlinear motion controller combined with disturbance observer. IEEE Trans. Control Syst. Technol. 18(2), 454–462 (2010)
Vicon: Vicon mx systems. http://www.vicon.com/products/viconmx.html. Accessed 10 October (2012)