論文の概要: Terminal Constraint Model Predictive Control for Image-Based Visual Servoing of UAVs with Kalman Filter-Based Moment Loss Compensation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.22443v1
• Date: Thu, 21 May 2026 13:11:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-22 16:35:42.265756
• Title: Terminal Constraint Model Predictive Control for Image-Based Visual Servoing of UAVs with Kalman Filter-Based Moment Loss Compensation
• Title（参考訳）: カルマンフィルタによるモーメント損失補償によるUAVの画像ベースビジュアルサーボのための終端制約モデル予測制御
• Authors: X. Wang, Y. Cao, W. L. W. Leong, Y. R. Tan, S. Huang, S. H. R. Teo, C. Xiang,
• Abstract要約: 画像ベースビジュアルサーボ(IBVS)は、画像空間エラーを直接制御することにより、無人航空機(UAV)に対して効率的な視覚誘導制御パラダイムを提供する。 本稿では, IBVSのための端末制約モデル予測制御(TC-MPC)フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8086248910676269
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Image-Based Visual Servoing (IBVS) provides an efficient vision-guided control paradigm for unmanned aerial vehicles (UAVs) by directly regulating image-space errors. However, conventional IBVS controllers are vulnerable to two critical issues: loss of closed-loop stability near the target due to input and state constraints, and control failure caused by intermittent loss of moment-based visual features under aggressive motion. To address these challenges, this paper proposes a terminal-constraint model predictive control (TC-MPC) framework for IBVS, integrated with a Kalman filter (KF)-based state-prediction mechanism. The TC-MPC explicitly incorporates terminal-state constraints and a terminal cost into the IBVS error dynamics, ensuring recursive feasibility, improved convergence behavior, and closed-loop stability under control and state constraints. In parallel, the Kalman filter predicts the temporal evolution of image moments during short-term visual degradation, enabling the controller to preserve control continuity when moment measurements are partially unavailable. The proposed approach is validated through real-time UAV visual servoing experiments.
• Abstract（参考訳）: 画像ベースビジュアルサーボ(IBVS)は、画像空間エラーを直接制御することにより、無人航空機(UAV)に対して効率的な視覚誘導制御パラダイムを提供する。 しかし、従来のIBVSコントローラは、入力や状態制約による目標付近での閉ループ安定性の喪失と、アグレッシブモーション下でのモーメントベースの視覚的特徴の断続的損失による制御障害の2つの重大な問題に弱い。 これらの課題に対処するため,本稿では,Kalman filter (KF) に基づく状態予測機構と統合した IBVS のための端末制約モデル予測制御 (TC-MPC) フレームワークを提案する。 TC-MPCは、端末状態制約と端末コストをIBVSエラーダイナミクスに明示的に組み入れ、再帰的実現性を確保し、収束挙動を改善し、制御および状態制約下での閉ループ安定性を確保する。 並行して、カルマンフィルタは、短期的な視覚的劣化における画像モーメントの時間的進化を予測し、モーメント測定が部分的に利用できない場合にコントローラが制御継続性を維持することができる。 提案手法は、実時間UAVビジュアルサーボ実験により検証される。

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