Backflipping with Miniature Quadcopters by Gaussian Process Based Control and Planning

要約

この論文では、小型クワッドコプターでバックフリップ操作を実行するための 2 つの制御方法を提案しています。
まず、既存のフィードフォワード制御アプローチは、代理ガウス過程モデルを使用して、ベイジアン最適化によってモーション プリミティブの最適なシーケンスを見つけることによって改善されます。
コスト関数を評価するために、フリップ操作がシミュレーション環境で繰り返し実行されます。
2 番目の方法は閉ループ制御に基づいており、主に 2 つのステップで構成されています。まず、モデルが不確実な場合でも、信頼性の高いリファレンス トラッキングを提供するように設計された、新しいロバストな適応型コントローラーです。
コントローラーは、測定データを使用してトレーニングされたガウス プロセスでドローンのノミナル モデルを拡張することによって構築されます。
第二に、効率的な軌道計画アルゴリズムが提案されます。これは、二次計画法のみを使用してフリップ操作の実行可能な軌道を設計します。
2 つのアプローチは、シミュレーションと、Bitcraze Crazyflie 2.1 クワッドコプターを使用した実際の実験で分析されます。

要約(オリジナル)

The paper proposes two control methods for performing a backflip maneuver with miniature quadcopters. First, an existing feedforward control approach is improved by finding the optimal sequence of motion primitives via Bayesian optimization, using a surrogate Gaussian Process model. To evaluate the cost function, the flip maneuver is performed repeatedly in a simulation environment. The second method is based on closed-loop control and it consists of two main steps: first a novel robust, adaptive controller is designed to provide reliable reference tracking even in case of model uncertainties. The controller is constructed by augmenting the nominal model of the drone with a Gaussian Process that is trained by using measurement data. Second, an efficient trajectory planning algorithm is proposed, which designs feasible trajectories for the flip maneuver by using only quadratic programming. The two approaches are analyzed in simulations and in real experiments using Bitcraze Crazyflie 2.1 quadcopters.

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