Flight Time Improvement Using Adaptive Model Predictive Control for Unmanned Aerial Vehicles

要約

無人航空機 (UAV) などのインテリジェント航空機プラットフォームは、輸送、交通管理、現場監視、工業生産、農業管理などのさまざまな分野に革命を起こすことが期待されています。
中でも精密な制御は、UAV システムの性能と能力を決定する重要なタスクです。
しかし、現在の研究は主に軌道追跡と飛行エラーの最小化に焦点を当てており、飛行時間の改善にはあまり注目していません。
この論文では、一般的に使用されている古典的な MPC コントローラーの制限に対処しながら、飛行時間を最小限に抑えることを目的としたモデル予測制御 (MPC) アプローチを提案します。
さらに、MPC 法とその UAV 制御への応用について詳しく説明します。
最後に、結果は、提案されたコントローラーが効率の点で標準 MPC よりも優れていることを示しています。
さらに、このアプローチは、インテリジェントなアルゴリズムを基本コントローラーに統合するための基盤となる可能性を示しています。

要約(オリジナル)

Intelligent aerial platforms such as Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are expected to revolutionize various fields, including transportation, traffic management, field monitoring, industrial production, and agricultural management. Among these, precise control is a critical task that determines the performance and capabilities of UAV systems. However, current research primarily focuses on trajectory tracking and minimizing flight errors, with limited attention to improving flight time. In this paper, we propose a Model Predictive Control (MPC) approach aimed at minimizing flight time while addressing the limitations of the commonly used classical MPC controllers. Furthermore, the MPC method and its application for UAV control are presented in detail. Finally, the results demonstrate that the proposed controller outperforms the standard MPC in terms of efficiency. Moreover, this approach shows potential to become a foundation for integrating intelligent algorithms into basic controllers.

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