Neural Network-PSO-based Velocity Control Algorithm for Landing UAVs on a Boat

要約

無人航空機 (UAV) を自律水上車両 (ASV) などの移動プラットフォームに正確に着陸させることは、特に GPS が利用できない環境において、異種車両の協調ナビゲーションにとって重要であると同時に困難でもあります。
UAV はエネルギーを補給するために ASV 上の限られた空間内に着陸する必要がありますが、ASV は風や水の流れによる並進および回転の乱れにさらされます。
現在のソリューションは、高レベルのウェイポイント ナビゲーションに依存しているため、さまざまな速度のターゲットに確実に着陸するのが難しいか、コントローラー パラメーターの手間のかかる手動調整と、ターゲットの位置を特定するための高価なセンサーが必要になります。
したがって、粒子群最適化 (PSO) とニューラル ネットワーク (NN) を活用して、さまざまな飛行高度と移動するボートの異なる速度にわたって PID パラメーターを最適化する適応速度制御アルゴリズムを提案します。
PSO のコスト関数には、UAV の状態変化率とターゲットへの近接度が含まれます。
NN は、PSO で検出された PID パラメーターをさらに補間します。
アメンボヘキサコプター設計に実装された提案された方法は、精度を保証するだけでなく、堅牢性も向上します。
さらに、この NN-PSO は、さまざまなミッション要件に合わせて容易に適合させることができます。
正確な着陸を実現できるため、救助活動、荷物の配達、作業スペースの検査などのシナリオへの適用範囲が広がりますが、これらに限定されません。

要約(オリジナル)

Precise landing of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) onto moving platforms like Autonomous Surface Vehicles (ASVs) is both important and challenging, especially in GPS-denied environments, for collaborative navigation of heterogeneous vehicles. UAVs need to land within a confined space onboard ASV to get energy replenishment, while ASV is subject to translational and rotational disturbances due to wind and water flow. Current solutions either rely on high-level waypoint navigation, which struggles to robustly land on varied-speed targets, or necessitate laborious manual tuning of controller parameters, and expensive sensors for target localization. Therefore, we propose an adaptive velocity control algorithm that leverages Particle Swarm Optimization (PSO) and Neural Network (NN) to optimize PID parameters across varying flight altitudes and distinct speeds of a moving boat. The cost function of PSO includes the status change rates of UAV and proximity to the target. The NN further interpolates the PSO-founded PID parameters. The proposed method implemented on a water strider hexacopter design, not only ensures accuracy but also increases robustness. Moreover, this NN-PSO can be readily adapted to suit various mission requirements. Its ability to achieve precise landings extends its applicability to scenarios, including but not limited to rescue missions, package deliveries, and workspace inspections.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google