論文の概要: A highly maneuverable flying squirrel drone with agility-improving foldable wings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09609v1
• Date: Sun, 13 Apr 2025 14:57:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-23 03:45:42.286327
• Title: A highly maneuverable flying squirrel drone with agility-improving foldable wings
• Title（参考訳）: 機敏に改良された折りたたみ翼を持つ高度に操縦可能な飛行用リスドローン
• Abstract要約: 本稿では、機敏性向上可能な折りたたみ翼を備えた高度操縦可能なドローンを提案する。 折りたたみ翼の複雑な空気力学は、物理補助リカレントニューラルネットワーク(paRNN)を用いてモデル化される 実験の結果,提案した飛行用リスドローンは追跡性能が13.1%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.166558866794283
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Drones, like most airborne aerial vehicles, face inherent disadvantages in achieving agile flight due to their limited thrust capabilities. These physical constraints cannot be fully addressed through advancements in control algorithms alone. Drawing inspiration from the winged flying squirrel, this paper proposes a highly maneuverable drone equipped with agility-enhancing foldable wings. By leveraging collaborative control between the conventional propeller system and the foldable wings-coordinated through the Thrust-Wing Coordination Control (TWCC) framework-the controllable acceleration set is expanded, enabling the generation of abrupt vertical forces that are unachievable with traditional wingless drones. The complex aerodynamics of the foldable wings are modeled using a physics-assisted recurrent neural network (paRNN), which calibrates the angle of attack (AOA) to align with the real aerodynamic behavior of the wings. The additional air resistance generated by appropriately deploying these wings significantly improves the tracking performance of the proposed "flying squirrel" drone. The model is trained on real flight data and incorporates flat-plate aerodynamic principles. Experimental results demonstrate that the proposed flying squirrel drone achieves a 13.1% improvement in tracking performance, as measured by root mean square error (RMSE), compared to a conventional wingless drone. A demonstration video is available on YouTube: https://youtu.be/O8nrip18azY.
• Abstract（参考訳）: ドローンは、ほとんどの空飛ぶ航空機と同様に、スラスト能力が限られているため、アジャイル飛行の実現に固有の欠点に直面している。 これらの物理的制約は、制御アルゴリズムだけでは完全に対処できない。 本論文は、羽ばたき飛行リスからインスピレーションを得て、俊敏性に富んだ折りたたみ可能な翼を備えた高度に操縦可能なドローンを提案する。 従来のプロペラシステムと、スラスト・ウィング座標制御(TWCC)フレームワークを介して調整された折り畳み翼との協調制御を活用することにより、制御可能な加速度セットを拡張し、従来のウィングレスドローンでは実現不可能な急激な垂直力の生成を可能にする。 折り畳み翼の複雑な空気力学は、物理支援されたリカレントニューラルネットワーク(paRNN)を用いてモデル化され、攻撃角度(AOA)を校正し、翼の実際の空気力学挙動と整合する。 これらの翼を適切に展開して発生する空気抵抗は、提案された「飛行リス」ドローンの追跡性能を著しく向上させる。 このモデルは実際の飛行データに基づいて訓練され、平板の空気力学の原理を取り入れている。 実験の結果,従来の翼のないドローンに比べて,ルート平均二乗誤差(RMSE)によって測定された飛行リスドローンの追跡性能が13.1%向上することが確認された。 デモビデオはYouTubeで公開されている。

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