Adaptive RISE Control for Dual-Arm Unmanned Aerial Manipulator Systems with Deep Neural Networks

要約

マルチローターUAV（無人航空機）とマニピュレーターで構成される無人航空機マニピュレーターシステムは、研究者から大きな関心を集めています。
それにもかかわらず、システムのcom（com（中心）がマニピュレーターの動きとともに変化し、マルチローターUAVに影響を与える可能性があるため、デュアルアームマニピュレーターの動作は動的な課題をもたらします。
さらに、モデル化されていない効果、パラメーターの不確実性、および外部外乱は、コントロールパフォーマンスを大幅に分解し、予期せぬ危険につながる可能性があります。
これらの問題に取り組むために、このペーパーでは、DNN（ディープニューラルネットワーク）に基づいた非線形適応上昇（エラーのサインの堅牢な積分）コントローラーを提案します。
最初のステップでは、デュアルアーム航空マニピュレーターの運動学的および動的モデルの確立が含まれます。
その後、適応型ライジングコントローラーは、内部および外部の両方の課題に効果的に対処するために、DNNフィードフォワード用語で提案されます。
Lyapunov技術を使用することにより、追跡エラー信号の漸近収束が厳密に保証されます。
特に、このペーパーは、包括的な安定性分析を伴う最初のDNNベースの適応上昇コントローラー設計を提示することにより、先駆的な努力をマークします。
提案された制御アプローチの実用性と堅牢性を検証するために、実際のハードウェア実験のいくつかのグループが実施されます。
結果は、実際のシナリオの処理における開発された方法論の有効性を裏付けているため、デュアルアーム空中マニピュレーターシステムのパフォーマンスに関する貴重な洞察を提供します。

要約(オリジナル)

The unmanned aerial manipulator system, consisting of a multirotor UAV (unmanned aerial vehicle) and a manipulator, has attracted considerable interest from researchers. Nevertheless, the operation of a dual-arm manipulator poses a dynamic challenge, as the CoM (center of mass) of the system changes with manipulator movement, potentially impacting the multirotor UAV. Additionally, unmodeled effects, parameter uncertainties, and external disturbances can significantly degrade control performance, leading to unforeseen dangers. To tackle these issues, this paper proposes a nonlinear adaptive RISE (robust integral of the sign of the error) controller based on DNN (deep neural network). The first step involves establishing the kinematic and dynamic model of the dual-arm aerial manipulator. Subsequently, the adaptive RISE controller is proposed with a DNN feedforward term to effectively address both internal and external challenges. By employing Lyapunov techniques, the asymptotic convergence of the tracking error signals are guaranteed rigorously. Notably, this paper marks a pioneering effort by presenting the first DNN-based adaptive RISE controller design accompanied by a comprehensive stability analysis. To validate the practicality and robustness of the proposed control approach, several groups of actual hardware experiments are conducted. The results confirm the efficacy of the developed methodology in handling real-world scenarios, thereby offering valuable insights into the performance of the dual-arm aerial manipulator system.

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