論文の概要: Adaptive SINDy: Residual Force System Identification Based UAV Disturbance Rejection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.08863v1
• Date: Mon, 09 Mar 2026 19:26:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:42.126494
• Title: Adaptive SINDy: Residual Force System Identification Based UAV Disturbance Rejection
• Title（参考訳）: 適応SINDy: 残留力系同定に基づくUAV外乱除去
• Abstract要約: 本稿では,適応制御とデータ駆動型システム識別の新たな統合手法を提案する。 我々はガゼボ高調波環境と4方向から最大2m/sの風速で実飛行を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9182058480922208
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The stability and control of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) in a turbulent environment is a matter of great concern. Devising a robust control algorithm to reject disturbances is challenging due to the highly nonlinear nature of wind dynamics, and modeling the dynamics using analytical techniques is not straightforward. While traditional techniques using disturbance observers and classical adaptive control have shown some progress, they are mostly limited to relatively non-complex environments. On the other hand, learning based approaches are increasingly being used for modeling of residual forces and disturbance rejection; however, their generalization and interpretability is a factor of concern. To this end, we propose a novel integration of data-driven system identification using Sparse Identification of Non-Linear Dynamics (SINDy) with a Recursive Least Square (RLS) adaptive control to adapt and reject wind disturbances in a turbulent environment. We tested and validated our approach on Gazebo harmonic environment and on real flights with wind speeds of up to 2 m/s from four directions, creating a highly dynamic and turbulent environment. Adaptive SINDy outperformed the baseline PID and INDI controllers on several trajectory tracking error metrics without crashing. A root mean square error (RMSE) of up to 12.2 cm and 17.6 cm, and a mean absolute error (MAE) of 13.7 cm and 10.5 cm were achieved on circular and lemniscate trajectories, respectively. The validation was performed on a very lightweight Crazyflie drone under a highly dynamic environment for complex trajectory tracking.
• Abstract（参考訳）: 乱流環境における無人航空機(UAV)の安定性と制御は大きな懸念事項である。 風力力学の非常に非線形な性質のため、乱れを抑える頑健な制御アルゴリズムの開発は困難であり、解析的手法を用いて力学をモデル化することは容易ではない。 従来の外乱オブザーバと古典的な適応制御を用いた手法はいくつかの進歩を示しているが、それらは比較的複雑な環境に限られている。 一方、学習に基づくアプローチは、残留力のモデリングや乱れの拒絶にますます使われてきているが、それらの一般化と解釈性は懸念の要素である。 そこで本研究では,SINDyのスパース同定とRLS適応制御を併用して,乱流環境下での風乱の適応と除去を行う新しいシステム同定手法を提案する。 我々はガゼボ高調波環境と4方向から最大2m/sの風速で実飛行を行い、非常にダイナミックで乱流の環境を作り出した。 Adaptive SINDyは、ベースラインのPIDとINDIコントローラを、クラッシュすることなくいくつかの軌道追跡エラーメトリクスで上回った。 12.2cmと17.6cmの根平均二乗誤差 (RMSE) と13.7cmと10.5cmの平均絶対誤差 (MAE) はそれぞれ円軌道とレニスケート軌道で達成された。 この検証は、複雑な軌道追跡のための非常にダイナミックな環境下で、非常に軽量なCrazyflieドローン上で実施された。

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