論文の概要: Physics-infused Learning for Aerial Manipulator in Winds and Near-Wall Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.07826v1
• Date: Sun, 08 Mar 2026 22:08:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:42.076139
• Title: Physics-infused Learning for Aerial Manipulator in Winds and Near-Wall Environments
• Title（参考訳）: 風と近壁環境における空気マニピュレータの物理拡散学習
• Abstract要約: 空中操作(AM)は、受動的観測から高高度およびその他の到達不能な環境での接触操作まで、UAV能力を拡大する。 本稿では,物理に基づくブレード要素モデルと学習に基づく残留力推定器を統合し,外乱補償のためのロータ速度割当戦略を組み込むことにより,統一的な制御フレームワークを実現する。 その結果, 従来の手法よりも外乱推定と軌道追跡精度が向上し, 困難な空力条件下でのロバストな壁面接触実行が可能となった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.895172208362693
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aerial manipulation (AM) expands UAV capabilities beyond passive observation to contact-based operations at high altitudes and in otherwise inaccessible environments. Although recent advances show promise, most AM systems are developed in controlled settings that overlook key aerodynamic effects. Simplified thrust models are often insufficient to capture the nonlinear wind disturbances and proximity-induced flow variations present in real-world environments near infrastructure, while high-fidelity CFD methods remain impractical for real-time use. Learning-based models are computationally efficient at inference, but often struggle to generalize to unseen condition. This paper combines both approaches by integrating a physics-based blade-element model with a learning-based residual force estimator, along with a rotor-speed allocation strategy for disturbance compensation, resulting in a unified control framework. The blade-element model computes per-rotor aerodynamic forces under wind and provides a refined feedforward disturbance estimate. A learning-based estimator then predicts the residual forces not captured by the model, enabling compensation for unmodeled aerodynamic effects. An online adaptation mechanism further updates the residual-force prediction and rotor-speed allocation jointly to reduce the mismatch between desired and realized thrust. We evaluate this framework in both free-flight and wall-contact tracking tasks in a simulated near-wall wind environment. Results demonstrate improved disturbance estimation and trajectory-tracking accuracy over conventional approaches, enabling robust wall-contact execution under challenging aerodynamic conditions.
• Abstract（参考訳）: 空中操作(AM)は、受動的観測から高高度およびその他の到達不能な環境での接触操作まで、UAV能力を拡大する。 最近の進歩は将来性を示しているが、ほとんどのAMシステムは、主要な空力効果を見渡す制御された環境で開発されている。 単純な推力モデルは、インフラ近くの実環境に存在する非線型風乱や近接誘導流の変動を捉えるには不十分であるが、高忠実性CFD法はリアルタイム使用には実用的ではない。 学習ベースのモデルは推論において計算的に効率的であるが、しばしば目に見えない状態に一般化するのに苦労する。 本稿では,物理に基づくブレード要素モデルと学習に基づく残留力推定器を統合し,外乱補償のためのロータ速度割当戦略を組み合わせることにより,統一的な制御フレームワークを実現する。 羽根要素モデルでは風下のロータあたりの空気力の計算を行い、精密なフィードフォワード乱れ推定を行う。 学習に基づく推定器は、モデルによって捕捉されない残留力を予測し、非モデル空力効果の補償を可能にする。 オンライン適応機構は、所望の推力と実現された推力のミスマッチを低減するために、残留力予測とロータ速度割り当てを共同で更新する。 我々は,この枠組みを,模擬近壁風環境における自由飛行・壁面接触追尾作業において評価する。 その結果, 従来の手法よりも外乱推定と軌道追跡精度が向上し, 困難な空力条件下でのロバストな壁面接触実行が可能となった。

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