論文の概要: Physics-Informed and Data-Driven Composite Disturbance Separation and Predictive Control for Airborne Electro-Optical Gimbals with Multiple Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.34849v1
• Date: Mon, 26 Oct 2026 05:06:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-27 22:27:13.757617
• Title: Physics-Informed and Data-Driven Composite Disturbance Separation and Predictive Control for Airborne Electro-Optical Gimbals with Multiple Constraints
• Title（参考訳）: 複数の制約を持つ航空機用電気光学ジンバルの物理インフォームド・データ駆動複合外乱分離と予測制御
• Abstract要約: キャリア振動、入力遅延、アクチュエータ制約の下では、視線安定化と追跡が困難である。 不均質な外乱を補うために、外乱分離モデル予測制御方式を提案する。 UAV搭載の2軸プラットフォームは、比較的屋内でのホバリング実験のために組み立てられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.375246440398176
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper studies the constrained pointing control problem of airborne electro-optical gimbals subjected to composite periodic and aperiodic disturbances. Under carrier vibration, input delay, and actuator constraints, achieving line-of-sight stabilization and tracking is challenging. A disturbance-separated model predictive control (MPC) scheme is proposed to compensate these heterogeneous disturbances according to their physical characteristics. An adaptive periodic observer predicts multi-harmonic vibrations over the MPC horizon using linear-regression frequency estimation. A linear observer estimates the aperiodic disturbance, and a bounded long short-term memory (LSTM) network predicts its change over the input delay. Embedding periodic predictions into the MPC model while applying aperiodic compensation outside the optimizer limits amplification of aperiodic estimation errors and improves pointing accuracy under frequency changes and parameter mismatch. On the stated headroom envelope, input-set tightening provides feasible commands within the prescribed limits, and a regional practical tracking bound is established under explicit input-sequence and predicted-state margin conditions. A UAV-mounted two-axis gimbal platform is assembled for comparative indoor hovering experiments, complemented by simulations under frequency changes and parameter mismatch. In the reported trials, the proposed method achieves yaw and pitch relative-angle root-mean-square errors (RMSEs) of 0.770 degrees and 0.350 degrees, reducing tracking errors by 25.1% and 45.9% compared with linear active disturbance rejection control.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 複合周期および非周期障害を受ける航空機用電気光学ジンバルのポインティング制御問題について検討する。 キャリア振動、入力遅延、アクチュエータ制約の下では、視線安定化と追跡が困難である。 これらの不均一な外乱を物理特性に応じて補償するために, 乱分別モデル予測制御(MPC)方式を提案する。 適応周期オブザーバは、線形回帰周波数推定を用いて、MPC水平線上のマルチハーモニック振動を予測する。 線形オブザーバは、周期的障害を推定し、有界長短期記憶(LSTM)ネットワークは、入力遅延に対する変化を予測する。 MPCモデルに周期的予測を埋め込み、最適化器の外部に周期的補償を適用し、周期的推定誤差の増幅を制限し、周波数変化やパラメータミスマッチによるポインティング精度を向上させる。 記載されたヘッドルームエンベロープ上では、入力セットの締め付けにより所定の範囲内で実行可能なコマンドが提供され、明示的な入力シーケンスと予測状態のマージン条件の下で、地域的な実践的追跡境界が確立される。 UAV搭載の2軸ジンバルプラットフォームは、周波数変化とパラメータミスマッチのシミュレーションによって補完される屋内ホバリング実験のために組み立てられる。 提案手法は, 線形能動外乱拒否制御と比較して, 追従誤差を25.1%, 45.9%削減し, 相対角根平均二乗誤差(RMSE)を0.770度, 0.350度とした。

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