Data-Based MHE for Agile Quadrotor Flight

要約

この論文では、アジャイル クワッドローター用のデータベースの移動地平線推定 (MHE) 手法を開発します。
アジャイル クワッドローターの正確な軌道制御には、システムの正確な状態推定が最も重要です。
ただし、高速飛行中にクワッドローターが受ける高レベルの空気力学的な力により、この作業は非常に困難になります。
これらの複雑な乱流の影響はモデル化が難しく、モデル化されていない力学により状態推定に不正確さが生じます。
この研究では、最小の計算負荷で効率的かつ正確な状態推定を達成するために MHE に統合するガウス プロセスを使用してこれらの空気力学的効果をモデル化する方法を提案します。
広範なシミュレーションと実験研究を通じて、この方法は状態推定パフォーマンスの大幅な向上を実証し、貧弱な状態測定に対する優れたロバスト性を示しました。

要約(オリジナル)

This paper develops a data-based moving horizon estimation (MHE) method for agile quadrotors. Accurate state estimation of the system is paramount for precise trajectory control for agile quadrotors; however, the high level of aerodynamic forces experienced by the quadrotors during high-speed flights make this task extremely challenging. These complex turbulent effects are difficult to model and the unmodelled dynamics introduce inaccuracies in the state estimation. In this work, we propose a method to model these aerodynamic effects using Gaussian Processes which we integrate into the MHE to achieve efficient and accurate state estimation with minimal computational burden. Through extensive simulation and experimental studies, this method has demonstrated significant improvement in state estimation performance displaying superior robustness to poor state measurements.

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