論文の概要: Dynamic Modeling and LQR Control of a Single Coaxial Drone with 2DOF Thrust Vectoring Mechanism
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.21099v1
- Date: Thu, 17 Sep 2026 21:20:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-21 18:40:16.78283
- Title: Dynamic Modeling and LQR Control of a Single Coaxial Drone with 2DOF Thrust Vectoring Mechanism
- Title（参考訳）: 2DOFスラストベクトル機構を持つ単一同軸ドローンの動的モデリングとLQR制御
- Abstract要約: 本研究は、アクティブ推力ベクトル化のための2自由度振り子機構で補足された新しい同軸ドローンを提案する。
ホバー平衡まわりの線形化ダイナミクスに基づいて線形二次レギュレータ(LQR)を設計する。
アクチュエータダイナミックスとセンサノイズを考慮した高忠実度シミュレーションにより, 提案手法の有効性を検証した。
- 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: Coaxial rotor drones have generated considerable interest because of energy efficiency and small size, but they are afflicted with inherent underactuation for roll and pitch control, although systems like swashplates have circumvented this limitation at the cost of greater mechanical complexity. This work presents a novel coaxial drone supplemented by a two-degreesof-freedom pendulum mechanism for active thrust vectoring that offers a less mechanically complicated alternative. We develop a comprehensive Lagrangian dynamic model that does not ignore the inertial contributions of all the components, including body, servo arms, and motor assembly. A Linear Quadratic Regulator(LQR) is designed based on the linearized dynamics around the hover equilibrium. High-fidelity simulations taking actuator dynamics and sensor noise into account validate the proposed architecture. An Extended Kalman Filter (EKF) blends GPS, barometer, and IMU estimates with high accuracy for state estimation. The findings verify the potential and reliability of this approach for power-saving, rapid coaxial UAVs.
- Abstract（参考訳）: 同軸ロータードローンは、エネルギー効率と小型のためかなりの関心を集めているが、ロールやピッチ制御に固有の不調が伴うが、スワッシュプレートのようなシステムは、より機械的な複雑さを犠牲にしてこの制限を回避している。
この研究は、機械的に複雑でない代替手段を提供するアクティブ推力ベクターのための2自由度振り子機構で補足された新しい同軸ドローンを提示する。
体、サーボアーム、モーターアセンブリを含む全てのコンポーネントの慣性的貢献を無視しない包括的ラグランジアン力学モデルを開発した。
ホバー平衡まわりの線形化ダイナミクスに基づいて線形二次レギュレータ(LQR)を設計する。
アクチュエータダイナミックスとセンサノイズを考慮した高忠実度シミュレーションにより, 提案手法の有効性を検証した。
拡張カルマンフィルタ(EKF)は、GPS、バロメーター、IMUの推定値を高精度にブレンドして状態推定を行う。
その結果, 省電力・高速同軸UAVにおけるこのアプローチの可能性と信頼性が検証された。
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