拡張モデル予測制御を用いたQTW-UAVの完全自律飛行の実現

利用扩展模型预测控制实现QTW-UAV完全自主飞行

• 批准号: 21K14189
• 负责人: 増田 開
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Nihon University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K14189/
• 关键词: 無人航空機; ティルトウイング; モデル予測制御; ロバスト制御; クワッドティルトウイング

本研究では，状態量を超平面に拘束することでロバスト性を向上させる拡張モデル予測制御（EMPC）を実装したクワッドティルトウイング無人機（QTW-UAV）の自律飛行制御システムの提案，飛行試験による実機実証を目的とする．本年度は，QTW-UAVに搭載可能な小型で性能が限定的な計算機にEMPCを実装するためにEMPCの最適化計算における計算負荷の低減を行った．EMPCは一般的なモデル予測制御（MPC）と同様に内点法等を用いて二次計画問題を解く必要があるため，毎制御ループ時における計算量が大きいことが知られている．また，未来の状態量の予測区間を長く確保すると計算量が増大する．そこで，時刻ステップ毎に参照軌道と予測状態量の差を評価する従来のMPCとは異なり，参照軌道と予測状態量の一致点を評価し，制御入力を予め定めた基底関数で表現することで計算量を大幅に低減するロバスト予測関数制御（RPFC）を新たに提案した．RPFCは，数値シミュレーションによって，外乱入力に対するロバスト性を検証した．また，QTW-UAVの運動をロール軸周りの運動に限定した実験装置を用いて，姿勢制御系における追従性能および外乱影響に対するロバスト性を評価し，有効性の検証を行った．以上の成果は，第60回飛行機シンポジウムにて発表を行った．来年度は飛行試験のためのQTW-UAVの実験機を完成させる予定であり，今年度は電装システムの統合を進めている段階である．飛行試験では，離陸，巡航，着陸まで自律飛行を予定しており，目標飛行経路への追従性，着陸地点における位置精度の評価を行う．

This study で は, quantity of state を hyperplane に constraint す る こ と で ロ バ ス ト sex を upward さ せ る company, zhang モ デ ル to our royal (EMPC) を be loaded し た ク ワ ッ ド テ ィ ル ト ウ イ ン グ uavs (QTW - UAV) の self-discipline flight suppression シ ス テ ム の proposal, flight test に よ る be card machine be を purpose と す る. This year は QTW - UAV に may carry な が limit of performance of small で な computer に EMPC を be loaded す る た め に EMPC の optimization calculation に お け る の low computational load reduction を line っ た. EMPC は general な モ デ ル to our royal (MPC) と with others に interior-point method such as を with い て quadratic program く を solutions are necessary が あ る た め, their suppression ル ー プ when に お け る が large amount of calculation き い こ と が know ら れ て い る. Youdaoplaceholder0, the future <s:1> state quantity <e:1> of the pre-measured interval を is long く to ensure that the すると computational load が increases する. そ こ で, moment ス テ ッ プ their に と reference orbit can be poor state の を review 価 す る 従 to の MPC と は different な り, reference orbit と amount to measurement の consistent points を review 価 し, suppression を to め set into force め た basal masato several performance で す る こ と で を に sharply lower amount of calculation reduced す る ロ バ ス ト be masato (RPFC) を system initiates a new た に proposal し た. RPFC た, numerical value シ シ ュレ ショ ショ によって によって, external random force に against するロバスト を検 certificate た た. ま た, QTW - UAV の movement を ロ ー ル shaft weeks り の movement に qualified し た be を 験 device with い て, posture suppression system に お け る chase 従 performance お よ び outside disorderly influence に す seaborne る ロ バ ス ト sex を review 価 し, have sharper sex の 検 line card を っ た. The above <s:1> results シ, the 60th flight シ ポジウムにて release table を line った. To annual は flight test の た め の QTW - UAV の be 験 machine を complete さ せ る designated で あ り, our は denso シ ス テ ム の integration を into め て い る Duan Jie で あ る. Flight test で は, lu, cruise, landing ま で self-discipline flight を designated し て お り, flying target 経 road へ の 従 sex, landing site に お け る の location precision evaluation 価 う を line.

项目成果

ロバストな予測関数制御の提案とQuadrotorへの適用

鲁棒预测函数控制的提出及其在四旋翼飞行器上的应用

• 发表时间: 2022
• 作者: Shogo Ura;Kenji Uchiyama and Kai Masuda;増田開，内山賢治
• 通讯作者: 増田開，内山賢治

Control System Design by using Extended Model Predictive Control for The Quadrotor

四旋翼飞行器扩展模型预测控制控制系统设计

• 发表时间: 2022
• 作者: Shogo Ura;Kenji Uchiyama and Kai Masuda;増田開，内山賢治;境田伸哉，三谷泰浩，谷口寿俊，本田博之，川野浩平，宮脇智士;Kai Masuda and Kenji Uchiyama
• 通讯作者: Kai Masuda and Kenji Uchiyama

Rendezvous Control of UAVs with Disturbance Compensation

带干扰补偿的无人机交会控制

• 发表时间: 2022
• 作者: Shogo Ura;Kenji Uchiyama and Kai Masuda
• 通讯作者: Kenji Uchiyama and Kai Masuda

拡張モデル予測制御を用いた可変翼UAVの飛行制御

使用扩展模型预测控制的变翼无人机飞行控制

• 发表时间: 2021
• 作者: Shogo Ura;Kenji Uchiyama and Kai Masuda;増田開，内山賢治;境田伸哉，三谷泰浩，谷口寿俊，本田博之，川野浩平，宮脇智士;Kai Masuda and Kenji Uchiyama;増田開，内山賢治
• 通讯作者: 増田開，内山賢治

Attitude Control of UAV with Manipulator Using Adaptive PID

• DOI: 10.1109/anzcc56036.2022.9966861
• 发表时间: 2022-11
• 期刊: 2022 Australian & New Zealand Control Conference (ANZCC)
• 作者: Kazuya Uchida;K. Uchiyama;Kai Masuda