論文の概要: Wind-Aware Optimal Trajectory Planning for Efficient Gliding of Fixed-Wing Aerial Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.15619v1
• Date: Fri, 15 May 2026 05:01:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-18 17:44:16.302524
• Title: Wind-Aware Optimal Trajectory Planning for Efficient Gliding of Fixed-Wing Aerial Systems
• Title（参考訳）: 固定翼航空機の高効率グライディングのための風環境を考慮した最適軌道計画
• Authors: Luca Morando, Nishanth Bobbili, Giuseppe Loianno,
• Abstract要約: グライディングは小型の固定翼UAVとサイレント操作を提供する。 従来のトータル・エナジー・コントロール・システム(Total Energy Control Systems)ベースのコントローラは、電位と運動エネルギーの交換を反応的に制御する。 小型UAVグライダーのための非線形多コスト軌道プランナを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.0414059106180025
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Gliding offers small fixed-wing UAVs extended endurance and silent operation but requires accurate energy management, especially under wind disturbances and obstacle constraints. Traditional Total Energy Control Systems based controllers regulate the trade between potential and kinetic energy reactively, often requiring fine-tuning and trim-conditions knowledge. In this work, we shift the regulation to the planning level and present a nonlinear, multi-cost trajectory planner for small UAV gliders. The method generates $\mathcal{C}^3$ continuous trajectories based on Bernstein polynomials, mapped into control commands through differential flatness, and re-planned online to match experimentally derived sink polar curves. A simulated netto variometer is integrated into the optimization to estimate air mass motion, constraining the glide to energy-balanced states. Consecutive gliding trajectories are linked by cruising segments computed through trajectories initialized on Dubins path-based waypoints, enabling hybrid missions that combine powered and unpowered flight. The approach is validated in CFD simulations and real-world experiments with a fixed-wing platform, showing reliable stabilization of sink rate, airspeed, and glide ratio under wind gusts and in presence of obstacles.
• Abstract（参考訳）: グライディングは、小型の固定翼UAVとサイレント操作を提供するが、特に風の乱れや障害物の制約の下では、正確なエネルギー管理を必要とする。 従来のトータル・エナジー・コントロール・システム(Total Energy Control Systems)ベースのコントローラは、ポテンシャルと運動エネルギーの交換を反応的に制御し、しばしば微調整とトリム条件の知識を必要とする。 本研究では,小型UAVグライダーのための非線形多コスト軌道プランナを提案する。 この方法はベルンシュタイン多項式に基づいて$\mathcal{C}^3$連続軌跡を生成し、微分平坦性を通して制御コマンドにマッピングし、実験的に導出されたシンク極曲線に一致するようにオンラインで再計画する。 模擬ネットトバリメータを最適化して空気質量運動を推定し、グライダーをエネルギーバランス状態に制限する。 連続グライディング軌道は、デュビンの経路に基づく経路ポイントで初期化された軌道によって計算されたクルーズセグメントによってリンクされ、動力と非動力の飛行を組み合わせたハイブリッドミッションが実現される。 本手法はCFDシミュレーションおよび固定翼プラットフォームを用いた実世界の実験で検証され,風洞および障害物の存在下での沈降速度,風速,滑空比の信頼性が示された。

関連論文リスト

• RAD-2: Scaling Reinforcement Learning in a Generator-Discriminator Framework [49.531001563853984]
  RAD-2はクローズドループ計画のための統一されたジェネレータ・ディスクリミネーターフレームワークである。 様々な軌道候補を生成する一方、RL最適化判別器は、これらの候補を長期的な運転品質に応じて再現する。 強い拡散ベースのプランナーに比べて衝突速度を56%削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-16T17:59:44Z)
• Physics-infused Learning for Aerial Manipulator in Winds and Near-Wall Environments [3.895172208362693]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-08T22:08:15Z)
• Receding-Horizon Nullspace Optimization for Actuation-Aware Control Allocation in Omnidirectional UAVs [2.573972255510259]
  完全に作動した全方位UAVは、6自由度すべてに沿って力とトルクを独立に制御できる。 従来の制御割当法は、搭載アクチュエータの非対称力学を無視する。 本研究は,非対称運動力学を明示的に取り入れたリテーディングホライズン,アクティベーション・アウェア・アロケーション戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-06T19:47:45Z)
• 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)
• Disturbance-Aware Flight Control of Robotic Gliding Blimp via Moving Mass Actuation [5.073162687197271]
  LTA(Lighter-than-air Air System)のようなロボットの飛行は、長時間の持続性と本質的に安全な操作を提供するが、風乱の影響を受けやすい。 本稿では,風による影響を明示的にモデル化し補償することにより,LTAプラットフォームに対する外乱認識制御フレームワークの欠如に対処する。 移動地平線推定器(MHE)は、リアルタイムな風の摂動を推定し、これらの推定をモデル予測制御器(MPC)に提供し、様々な風条件下でのロバストな軌道と方向制御を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-29T02:36:26Z)
• Monocular Obstacle Avoidance Based on Inverse PPO for Fixed-wing UAVs [29.207513994002202]
  固定翼無人航空機(英語: Fixed-wing Unmanned Aerial Vehicles、UAV)は、低高度経済(LAE)と都市空運(UAM)のための最も一般的なプラットフォームの一つである。 従来の地図や高度なセンサーに依存する古典的な障害物回避システムは、未知の低高度環境や小型UAVプラットフォームにおいて制限に直面している。 本稿では,DRLに基づくUAV衝突回避システムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-27T03:03:37Z)
• 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)
• Interpretable Stochastic Model Predictive Control using Distributional Reinforced Estimation for Quadrotor Tracking Systems [0.8411385346896411]
  本研究では,動的・複雑環境下での自律的四角形ナビゲーションのためのトラジェクトリトラッカーを提案する。 提案フレームワークは,未知の空力効果に対する分散強化学習推定器をモデル予測制御器に統合する。 我々は,未知かつ多様な空気力を用いて,累積追従誤差を少なくとも66%改善するシステムを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-14T23:27:38Z)
• Neural-Fly Enables Rapid Learning for Agile Flight in Strong Winds [96.74836678572582]
  本稿では,ディープラーニングを通じて事前学習した表現を組み込むことで,オンラインでの迅速な適応を可能にする学習ベースのアプローチを提案する。 Neural-Flyは、最先端の非線形かつ適応的なコントローラよりもかなり少ないトラッキングエラーで正確な飛行制御を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-13T21:55:28Z)

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。