論文の概要: Accurate Trajectory Tracking with MPCC for Flapping-Wing MAVs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.06042v2
• Date: Mon, 11 May 2026 16:03:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 19:24:01.330929
• Title: Accurate Trajectory Tracking with MPCC for Flapping-Wing MAVs
• Title（参考訳）: 羽ばたきMAVのためのMPCCによる高精度軌道追跡
• Abstract要約: 羽ばたきの小型航空機はロータリーウィングのドローンよりも静かで安全な操作を提供する。 従来のカスケードコントローラーは、高度、速度、方向を独立して扱い、永続的な追跡エラーを発生させる。 本稿では,鳥型オルニトプターの圧倒的な結合を捉える,コンパクトで連続的な微分可能なモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.066849397181078
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Flapping-wing micro aerial vehicles offer quieter and safer operation than rotary-wing drones, yet achieving precise autonomous control of bird-scale ornithopters remains challenging: lift, airspeed, and turning authority are tightly coupled and governed by only a few control inputs. Conventional cascaded controllers treat altitude, speed, and heading independently, producing persistent tracking errors during complex maneuvers, while time-parameterized trajectory tracking requires predefined speed profiles that existing methods cannot robustly produce for these coupled dynamics. We address both limitations simultaneously with a Model Predictive Contouring Control (MPCC) approach that tracks arc-length-parameterized trajectories while optimizing progress online, eliminating the need for predefined timing. However, MPCC requires a dynamical model that captures the coupled aerodynamics without exceeding the computational budget of real-time nonlinear optimization. Here, we propose a compact, continuously differentiable model that captures the dominant couplings of bird-scale ornithopters, enabling real-time predictive control. We validated the method with the XFly ornithopter flying along circular and three-dimensional racing trajectories and achieved a mean deviation from the reference trajectory between 6.5 and 9 cm at speeds up to 3 m/s, which represents an almost 10-fold improvement over prior ornithopter control methods.
• Abstract（参考訳）: 羽ばたきの小型航空機はロータリー翼ドローンよりも静かで安全な操作を提供するが、鳥の大きさのオルニトプターを正確に自律的に制御することは依然として困難である。 従来のカスケード制御器は、高度、速度、方向を独立に扱い、複雑な操作中に永続的な追跡誤差を発生させる一方、時間パラメータ化された軌道追跡には、既存の手法がこれらの結合されたダイナミクスに対して堅牢に生成できないような、予め定義された速度プロファイルが必要である。 両制約をモデル予測整合制御 (MPCC) アプローチで同時に解決し, アーク長パラメタライズドトラジェクトリを追跡すると同時に, オンラインでの進捗を最適化し, 事前定義されたタイミングの必要性を解消する。 しかし、MPCCは、リアルタイム非線形最適化の計算予算を超えることなく、結合された空気力学を捕捉する動的モデルを必要とする。 そこで本研究では,鳥の大きさのオルニトプターの圧倒的な結合を捕捉し,リアルタイムの予測制御を可能にする,コンパクトで連続的な微分可能なモデルを提案する。 我々は,XFlyオルニトプターを円形および三次元のレース軌跡に沿って飛行し,基準軌跡から最大3m/sの速度で6.5～9cmまで平均偏差を達成した。

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