Nonlinear MPC for Quadrotors in Close-Proximity Flight with Neural Network Downwash Prediction

要約

群航空機ロボットは、雑然とした環境の狭いエリアをうまく​​移動するために、近接を維持する必要があります。
ただし、この動きは、群れ内の他のクアローターから生成されるダウンウォッシュ効果の影響を受けます。
この空気力学的効果は非線形性が高く、数学的モデリングで説明するのは困難です。
さらに、ダウンウォッシュ擾乱の存在は、隣接するクワドローターの状態に基づいて予測できます。
この予測を考慮すると、制御ループは外乱を積極的に処理できるため、パフォーマンスが向上します。
これらの課題に対処するために、ニューラル ネットワーク ダウンウォッシュ予測器と非線形モデル予測制御 (NDP-NMPC) を統合するアプローチを提案します。
ニューラル ネットワークは、収集されなかった場合の堅牢性と安全性を確保するために、スペクトル正規化を使用してトレーニングされています。
予測された外乱は、NMPC の最適化スキームに組み込まれ、状態と入力が安全な制限内に留まるように制約を強制します。
また、クアッドローター システムを設計し、そのパラメーターを特定し、提案された方法をボードに実装します。
最後に、予測実験を実施してネットワークの安全性と有効性を検証します。
さらに、リアルタイム軌道追跡実験がシステム全体で実行され、ダウンウォッシュ効果の下で高さの追跡誤差が 75.37% 減少することが実証されました。

要約(オリジナル)

Swarm aerial robots are required to maintain close proximity to successfully traverse narrow areas in cluttered environments. However, this movement is affected by the downwash effect generated from other quadrotors in the swarm. This aerodynamic effect is highly nonlinear and hard to describe through mathematical modeling. Additionally, the existence of the downwash disturbance can be predicted based on the states of neighboring quadrotors. If this prediction is considered, the control loop can proactively handle the disturbance, resulting in improved performance. To address these challenges, we propose an approach that integrates a Neural network Downwash Predictor with Nonlinear Model Predictive Control (NDP-NMPC). The neural network is trained with spectral normalization to ensure robustness and safety in uncollected cases. The predicted disturbances are then incorporated into the optimization scheme in NMPC, which enforces constraints to ensure that states and inputs remain within safe limits. We also design a quadrotor system, identify its parameters, and implement the proposed method on board. Finally, we conduct a prediction experiment to validate the safety and effectiveness of the network. In addition, a real-time trajectory tracking experiment is performed with the entire system, demonstrating a 75.37% reduction in tracking error in height under the downwash effect.

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