論文の概要: Robust Helicopter Ship Deck Landing With Guaranteed Timing Using Shrinking-Horizon Model Predictive Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.22714v1
- Date: Thu, 26 Feb 2026 07:40:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.729744
- Title: Robust Helicopter Ship Deck Landing With Guaranteed Timing Using Shrinking-Horizon Model Predictive Control
- Title（参考訳）: シンキング・水平モデル予測制御を用いた保証時間付きロバストヘリコプター船底着地
- Authors: Philipp Schitz, Paolo Mercorelli, Johann C. Dauer,
- Abstract要約: Shrinking-Horizon Model Predictive Control (SHMPC) に基づく移動船デッキにおける自律型ヘリコプター着陸のランタイムアルゴリズムを提案する。
まず、全非線形ヘリコプター動力学の関連する側面を把握した適切な計画モデルが導出される。
次に、SHMPCをタッチダウン制御ステージと共に使用し、乱れの有無に関わらず、所定の操作時間と関連する着陸時間を確保する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a runtime efficient algorithm for autonomous helicopter landings on moving ship decks based on Shrinking-Horizon Model Predictive Control (SHMPC). First, a suitable planning model capturing the relevant aspects of the full nonlinear helicopter dynamics is derived. Next, we use the SHMPC together with a touchdown controller stage to ensure a pre-specified maneuver time and an associated landing time window despite the presence of disturbances. A high disturbance rejection performance is achieved by designing an ancillary controller with disturbance feedback. Thus, given a target position and time, a safe landing with suitable terminal conditions is be guaranteed if the initial optimization problem is feasible. The efficacy of our approach is shown in simulation where all maneuvers achieve a high landing precision in strong winds while satisfying timing and operational constraints with maximum computation times in the millisecond range.
- Abstract（参考訳）: シュリンキング・ホライゾンモデル予測制御(SHMPC)に基づく移動船デッキにおける自律ヘリコプターの自律着陸のための実行時効率のアルゴリズムを提案する。
まず、全非線形ヘリコプター動力学の関連する側面を把握した適切な計画モデルが導出される。
次に、SHMPCをタッチダウン制御ステージと共に使用し、乱れの有無に関わらず、所定の操作時間と関連する着陸時間を確保する。
乱れフィードバックを有する補助制御装置を設計することにより、高い乱れ拒否性能を実現する。
これにより、目標位置と時刻が与えられた場合、初期最適化問題が実現可能であれば、適切な端末条件で安全な着陸が保証される。
提案手法の有効性は,ミリ秒帯の最大計算時間で時間と運用上の制約を満たすとともに,強風下での着地精度が向上するシミュレーションで示される。
関連論文リスト
- ASCENT: Transformer-Based Aircraft Trajectory Prediction in Non-Towered Terminal Airspace [54.94692733670454]
ASCENTは、マルチモーダル3D航空機の軌道予測のための軽量トランスフォーマーベースのモデルである。
ドメイン対応の3D座標正規化とパラメータ化予測を統合している。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-17T14:16:10Z) - COLREGs Compliant Collision Avoidance and Grounding Prevention for Autonomous Marine Navigation [8.778606523987198]
海上自家用表面船(MASS)は、海上産業における乗組員の不足、安全、および運用効率に対処するための有望な解決策としてますます見なされている。
本稿では,海上衝突防止国際規則(COLREG)の遵守と防止要件を実現するMASSの統一動作計画手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-03T00:11:26Z) - Spatially-Aware Adaptive Trajectory Optimization with Controller-Guided Feedback for Autonomous Racing [74.83272587893508]
本稿では,NURBSに基づく軌道表現,CMA-ESグローバル軌道最適化,コントローラ誘導空間フィードバックを組み合わせた自律レースライン最適化フレームワークを提案する。
シミュレーションでは,最大静的加速度をパラメータ化したコントローラと比較して17.38%のラップタイム短縮を実現している。
高摩擦から低摩擦まで様々なタイヤ化合物で試験された実ハードウェアでは、摩擦を明示的にパラメータ化することなく、7.60%のラップタイムの改善が得られる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-17T15:10:44Z) - ASTREA: Introducing Agentic Intelligence for Orbital Thermal Autonomy [51.56484100374058]
ASTREAは、自律的な宇宙船運用のためのフライト・ヘリテージ・ハードウェア上で実行される最初のエージェント・システムである。
我々は,資源制約付き大規模言語モデル(LLM)エージェントと強化学習コントローラを,空間対応プラットフォームに適した非同期アーキテクチャに統合する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-16T08:52:13Z) - Data-driven Fuzzy Control for Time-Optimal Aggressive Trajectory Following [0.7373617024876725]
本研究は,マルチコプター追跡問題に対する時間最適軌道で導かれるデータ駆動型ファジィコントローラフレームワークを提案する。
高木-菅野ファジィフレームワークを用いて、ホバリング条件近傍の安定化コントローラと、時間最適の攻撃軌道を模倣するように訓練された自己回帰移動平均(ARMA)コントローラからなるファジィコントローラを構築する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-09T00:06:15Z) - Towards Robust Spacecraft Trajectory Optimization via Transformers [17.073280827888226]
我々は,非最適制御問題をリアルタイムに解くための自律生成モデルを開発した。
我々はARTの能力を拡張し、確率制約のある最適制御問題に対処する。
この作業は、宇宙船のような安全クリティカルな自律システムにAI駆動のソリューションを確実に展開するための最初のステップである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-08T00:58:42Z) - 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) - Time-Optimal Planning for Quadrotor Waypoint Flight [50.016821506107455]
立方体の作動限界における時間-最適軌道の計画は未解決の問題である。
四重項のアクチュエータポテンシャルをフル活用する解を提案する。
我々は、世界最大規模のモーションキャプチャーシステムにおいて、実世界の飛行における我々の方法を検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-10T09:26:43Z) - Reinforcement Meta-Learning for Interception of Maneuvering
Exoatmospheric Targets with Parasitic Attitude Loop [1.7663909228482466]
我々は強化メタラーニング(Reinforcement Meta-Learning)を用いて、運動目標の対空干渉に適した適応型統合誘導、ナビゲーション、制御システムを最適化する。
このシステムは、ストラップダウン・シーカー角と速度ジャイロによる観測を、スラスタのオンオフコマンドに直接マッピングする。
最適化されたポリシーは、探索角度測定ラグ、スラスタ制御ラグ、スケールファクタエラーによる寄生姿勢ループ、角度および回転速度測定におけるガウスノイズなどの寄生効果に適応できることを実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-18T21:20:59Z)
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。