쿼드 로터 용 데이터 기반 MPC

모델 예측 제어(MPC)를 적용한 드론입니다.

공헌자(저자): G. Torrente *, E. Kaufmann *, P. Foehn, D. Scaramuzza
데모 동영상: https://youtu.be/FHvDghUUQtc
논문: http://rpg.ifi.uzh.ch/docs/RAL21_Torrente.pdf
GitHub (소스코드): https://github.com/uzh-rpg/data_driven_mpc
초록: 공기 역학적 힘은 쿼드 로터를 사용하여 정확한 고속 궤도 추적을 매우 어렵게 만듭니다. 이들 복잡한 공기 역학적 효과가 심각한 교란이 됨. 고속에서 큰 위치 추적 오류가 발생하고 모델링하기가 매우 어렵습니다. 고속으로 비행하려면 피드백 제어는 이러한 공기 역학적 효과를 설명 할 수 있어야합니다. 실시간. 이 두 가지 모두 인 모델링 절차가 필요합니다. 정확하고 효율적으로 평가할 수 있습니다. 따라서 우리는 가우시안 프로세스를 사용하여 공기 역학적 효과를 모델링하는 방법, 모델 예측 컨트롤러에 통합하여 효율적이고 정확한 실시간 피드백 제어를 달성하여 고속에서 궤적 추적 오류가 최대 70 % 감소합니다. 우리는 합성 및 실제 실험에서 최첨단 선형 드래그 모델과 광범위한 비교를 통해 방법을 최대 14m/s의 속도와 4g 이상의 가속을 검증합니다.
source : #JUGFK

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