論文の概要: Observability Analysis and Composite Disturbance Filtering for a Bar Tethered to Dual UAVs Subject to Multi-source Disturbances

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.09377v1
• Date: Wed, 10 Dec 2025 07:17:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.25142
• Title: Observability Analysis and Composite Disturbance Filtering for a Bar Tethered to Dual UAVs Subject to Multi-source Disturbances
• Title（参考訳）: 多ソース外乱を受ける二重UAVに係留した棒の可観測性解析と複合外乱フィルタ
• Authors: Lidan Xu, Dadong Fan, Junhong Wang, Wenshuo Li, Hao Lu, Jianzhong Qiao,
• Abstract要約: この研究は二段式バーシステムに焦点を当てている。 システム全体が観測可能であることを証明している。 外乱オブザーバに基づく誤差状態拡張カルマンフィルタは、状態推定と外乱推定の両方のために設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.995923984910027
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cooperative suspended aerial transportation is highly susceptible to multi-source disturbances such as aerodynamic effects and thrust uncertainties. To achieve precise load manipulation, existing methods often rely on extra sensors to measure cable directions or the payload's pose, which increases the system cost and complexity. A fundamental question remains: is the payload's pose observable under multi-source disturbances using only the drones' odometry information? To answer this question, this work focuses on the two-drone-bar system and proves that the whole system is observable when only two or fewer types of lumped disturbances exist by using the observability rank criterion. To the best of our knowledge, we are the first to present such a conclusion and this result paves the way for more cost-effective and robust systems by minimizing their sensor suites. Next, to validate this analysis, we consider the situation where the disturbances are only exerted on the drones, and develop a composite disturbance filtering scheme. A disturbance observer-based error-state extended Kalman filter is designed for both state and disturbance estimation, which renders improved estimation performance for the whole system evolving on the manifold $(\mathbb{R}^3)^2\times(TS^2)^3$. Our simulation and experimental tests have validated that it is possible to fully estimate the state and disturbance of the system with only odometry information of the drones.
• Abstract（参考訳）: 共同で停止した航空輸送は、空力効果やスラストの不確実性のような多元的障害に非常に影響を受けやすい。 正確な負荷操作を実現するために、既存の方法では、ケーブル方向やペイロードのポーズを測定するために追加のセンサーを頼りにしており、それによってシステムコストと複雑さが増大する。 基本的な疑問が残る: ペイロードのポーズは、ドローンの計測情報のみを使用して、マルチソースの障害の下で観測可能であるか? この疑問に答えるために、本研究は2段式バーシステムに焦点をあて、可観測性階数基準を用いて2種または2種未満の暴れが存在する場合にシステム全体が観測可能であることを証明した。 我々の知る限り、我々はそのような結論を最初に提示し、その結果、センサースイートを最小化することで、よりコスト効率が高く堅牢なシステムを実現する道を開いた。 次に, この分析を検証するために, ドローンにのみ外乱が発生している状況について考察し, 複合外乱フィルタリング手法を開発した。 外乱オブザーバに基づく誤差状態拡張カルマンフィルタは、状態推定と外乱推定の両方のために設計され、多様体$(\mathbb{R}^3)^2\times(TS^2)^3$上で進化するシステム全体の予測性能を改善する。 シミュレーションと実験により,ドローンのオドメトリー情報のみを用いてシステムの状態と乱れを十分に推定できることが検証された。

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