論文の概要: Fixed-Time Dynamic Landing of Quadrotors using Adaptive Unscented Kalman Filtering and Nonlinear Model Predictive Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.02658v1
• Date: Mon, 01 Jun 2026 06:05:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-03 22:00:04.495779
• Title: Fixed-Time Dynamic Landing of Quadrotors using Adaptive Unscented Kalman Filtering and Nonlinear Model Predictive Control
• Title（参考訳）: アダプティブアンセントカルマンフィルタと非線形モデル予測制御を用いたクアドロレータの固定時間動的ランディング
• Abstract要約: 本稿では,移動プラットフォーム上でのマルチロータ無人航空機の動的着陸を推定・制御するためのフレームワークを提案する。 提案手法は,非線形モデル予測制御を実時間最小軌道プランナと統合する。 EKF/UKF法と比較して、繰り返し着地し、プラットフォーム速度予測精度を向上させることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces an estimation and control framework for dynamic landing of multi-rotor uncrewed aerial vehicles on moving platforms. The proposed method integrates nonlinear model predictive control with a real-time minimum-jerk trajectory planner that enforces a prescribed touchdown time, enabling consistent timing during the terminal descent. To enhance robustness in the presence of time-varying sensing quality, we utilize an adaptive unscented kalman filter that updates the process and measurement noise statistics online. In addition, we provide a reference feasibility analysis showing that minimum-jerk references induce bounded thrust and torque commands under standard tracking hypotheses. The proposed framework is evaluated in simulation and hardware experiments, and it is shown to achieve repeatable landings and improved platform velocity prediction accuracy relative to EKF/UKF-based methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,移動プラットフォーム上でのマルチロータ無人航空機の動的着陸を推定・制御するためのフレームワークを提案する。 提案手法は, 非線形モデル予測制御と, 所定のタッチダウン時間を施行し, 終端降下時の一貫したタイミングを可能にする実時間最小軌道プランナを統合する。 時間変化検知品質の存在下でのロバスト性を高めるため,適応的アンセンスなカルマンフィルタを用いて,オンライン上でのプロセスと計測ノイズ統計を更新する。 さらに, 標準追従仮説の下で, 最小推力基準が有界推力およびトルク指令を誘導することを示す基準実現可能性解析を行った。 提案手法はシミュレーションおよびハードウェア実験において評価され,EKF/UKF法と比較して繰り返し着地が可能であり,プラットフォーム速度予測精度が向上した。

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