論文の概要: Modeling and Control for UAV with Off-center Slung Load
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.03386v2
- Date: Mon, 12 Jan 2026 00:05:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.67111
- Title: Modeling and Control for UAV with Off-center Slung Load
- Title（参考訳）: オフセンタスラグ負荷によるUAVのモデリングと制御
- Authors: Zongyang Lv, Yanmei Jia, Yongqing Liu, Alan F. Lynch, Qing Zhao, Yuhu Wu,
- Abstract要約: 無人航空機(英語: Unmanned air vehicle, UAV)は、航空輸送システムである。
実用上、スラング荷重のサスペンション点は、UAVの質量の中心と常に一致しない。
このオフセットはシステムの非線形力学における結合を生じさせ、複雑な動作制御問題を引き起こす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.378470118654892
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Unmanned aerial vehicle (UAV) with slung load system is a classic air transportation system. In practical applications, the suspension point of the slung load does not always align with the center of mass (CoM) of the UAV due to mission requirements or mechanical interference. This offset creates coupling in the system's nonlinear dynamics which leads to a complicated motion control problem. In existing research, modeling of the system are performed about the UAV's CoM. In this work we use the point of suspension instead. Based on the new model, a cascade control strategy is developed. In the middle-loop controller, the acceleration of the suspension point is used to regulate the swing angle of the slung load without the need for considering the coupling between the slung load and the UAV. An inner-loop controller is designed to track the UAV's attitude without the need of simplification on the coupling effects. We prove local exponential stability of the closed-loop using Lyapunov approach. Finally, simulations and experiments are conducted to validate the proposed control system.
- Abstract（参考訳）: 無人航空機(英語: Unmanned air vehicle, UAV)は、航空輸送システムである。
実用上、スラング荷重の懸垂点は、ミッション要求や機械的干渉のため、UAVの質量の中心(CoM)と常に一致しない。
このオフセットはシステムの非線形力学における結合を生じさせ、複雑な動作制御問題を引き起こす。
既存の研究では、UAVのCoMについてシステムのモデリングを行う。
この作業では、代わりにサスペンションのポイントを使用します。
新しいモデルに基づいてカスケード制御戦略が開発された。
中ループ制御装置において、サスペンションポイントの加速度を用いて、スラング荷重とUAVとの結合を考慮せずに、スラング荷重の揺動角度を調節する。
インナーループコントローラは、結合効果の単純化を必要とせず、UAVの姿勢を追跡するように設計されている。
Lyapunov 法を用いて閉ループの局所指数安定性を証明した。
最後に,提案した制御システムを検証するため,シミュレーションと実験を行った。
関連論文リスト
- Decentralized Aerial Manipulation of a Cable-Suspended Load using Multi-Agent Reinforcement Learning [15.464436616128006]
本稿では, マイクロ空力車(MAV)チームを用いて, ケーブルサスペンション負荷の実世界の6-DoF操作を可能にする最初の分散化手法を提案する。
提案手法はマルチエージェント強化学習(MARL)を利用して,MAV毎に外部ループ制御ポリシーを訓練する。
本研究では,負荷モデルの不確実性を考慮した実世界の実環境実験において,本手法の有効性を検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-02T23:52:33Z) - DATT: Deep Adaptive Trajectory Tracking for Quadrotor Control [62.24301794794304]
Deep Adaptive Trajectory Tracking (DATT)は、学習に基づくアプローチであり、現実世界の大きな乱れの存在下で、任意の、潜在的に実現不可能な軌跡を正確に追跡することができる。
DATTは、非定常風場における可溶性および非実用性の両方の軌道に対して、競争適応性非線形およびモデル予測コントローラを著しく上回っている。
適応非線形モデル予測制御ベースラインの1/4未満である3.2ms未満の推論時間で、効率的にオンラインで実行することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-13T12:22:31Z) - Data-Efficient Deep Reinforcement Learning for Attitude Control of
Fixed-Wing UAVs: Field Experiments [0.37798600249187286]
DRLは、元の非線形力学を直接操作する固定翼UAVの姿勢制御をうまく学べることを示す。
我々は,UAVで学習したコントローラを飛行試験で展開し,最先端のArduPlane比例積分微分(PID)姿勢制御と同等の性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-07T19:07:46Z) - Power Control for a URLLC-enabled UAV system incorporated with DNN-Based
Channel Estimation [82.16169603954663]
この手紙は、ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づくチャネル推定を組み込んだ超信頼性低遅延通信(URLLC)有効無人航空機(UAV)システムの電力制御に関するものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-14T02:31:04Z) - Transition control of a tail-sitter UAV using recurrent neural networks [80.91076033926224]
制御戦略は姿勢と速度安定化に基づいている。
RNNは高非線形空力項の推定に用いられる。
その結果, 遷移操作時の直線速度とピッチ角の収束性を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-29T21:33:30Z) - Federated Learning in the Sky: Joint Power Allocation and Scheduling
with UAV Swarms [98.78553146823829]
無人航空機(UAV)は様々なタスクを実行するために機械学習(ML)を利用する必要がある。
本稿では,UAVスワム内に分散学習(FL)アルゴリズムを実装するための新しいフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-19T14:04:01Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。