論文の概要: Flying Quadrotors in Tight Formations using Learning-based Model Predictive Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09727v1
• Date: Sun, 13 Oct 2024 05:03:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 05:12:47.748816
• Title: Flying Quadrotors in Tight Formations using Learning-based Model Predictive Control
• Title（参考訳）: 学習型モデル予測制御を用いた太さ形成におけるフライング・クアドロレータ
• Abstract要約: 本研究では、第一原理モデリングとデータ駆動アプローチの利点を組み合わせたフレームワークを提案する。 このモデルを新しい学習ベースの予測モデル制御フレームワークに組み込むことで、性能が大幅に向上することを示す。 また,本フレームワークは,46秒の飛行データのみを用いて,例外的なサンプル効率を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.715469693232492
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Flying quadrotors in tight formations is a challenging problem. It is known that in the near-field airflow of a quadrotor, the aerodynamic effects induced by the propellers are complex and difficult to characterize. Although machine learning tools can potentially be used to derive models that capture these effects, these data-driven approaches can be sample inefficient and the resulting models often do not generalize as well as their first-principles counterparts. In this work, we propose a framework that combines the benefits of first-principles modeling and data-driven approaches to construct an accurate and sample efficient representation of the complex aerodynamic effects resulting from quadrotors flying in formation. The data-driven component within our model is lightweight, making it amenable for optimization-based control design. Through simulations and physical experiments, we show that incorporating the model into a novel learning-based nonlinear model predictive control (MPC) framework results in substantial performance improvements in terms of trajectory tracking and disturbance rejection. In particular, our framework significantly outperforms nominal MPC in physical experiments, achieving a 40.1% improvement in the average trajectory tracking errors and a 57.5% reduction in the maximum vertical separation errors. Our framework also achieves exceptional sample efficiency, using only a total of 46 seconds of flight data for training across both simulations and physical experiments. Furthermore, with our proposed framework, the quadrotors achieve an exceptionally tight formation, flying with an average separation of less than 1.5 body lengths throughout the flight. A video illustrating our framework and physical experiments is given here: https://youtu.be/Hv-0JiVoJGo
• Abstract（参考訳）: タイトなフォーメーションで飛ぶクアローターは難しい問題です。 四極子近傍の気流では、プロペラによって誘導される空気力学的効果は複雑であり、特徴付けが難しいことが知られている。 機械学習ツールは、これらの効果をキャプチャするモデルを導出するために使用することができるが、これらのデータ駆動型アプローチは、非効率なサンプリングが可能であり、結果として得られるモデルは、第一原理と同様に一般化されないことが多い。 本研究では,第1原理モデリングとデータ駆動手法の利点を組み合わせて,成型時に飛来する四角形による複雑な空力効果の高精度かつ効率的な表現を構築する枠組みを提案する。 モデル内のデータ駆動コンポーネントは軽量で、最適化ベースの制御設計に適しています。 シミュレーションと物理実験により,新しい学習ベース非線形モデル予測制御(MPC)フレームワークにモデルを組み込むことで,軌道追従や外乱の拒絶といった性能が大幅に向上することを示した。 特に,本フレームワークは物理実験において名目MPCよりも優れ,平均軌道追跡誤差が40.1%向上し,垂直分離誤差が57.5%低減した。 また,シミュレーションと物理実験の双方で,46秒の飛行データのみを用いて,例外的なサンプル効率を実現している。 さらに, 提案手法により, 飛行中平均1.5体長の分離を伴い, 極めて厳密な成型を実現した。 私たちのフレームワークと物理実験を解説したビデオがこちらで公開されている。

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