Conjugate Momentum-Based Estimation of External Forces for Bio-Inspired Morphing Wing Flight

要約

動的モーフィング翼飛行では、空気力学、素早い翼の動き、および外乱の間の複雑な相互作用により、外力を正確に推定することが重要な課題となります。
従来の力の推定方法は、現実世界のシナリオで飛行を不安定にする可能性がある突風やモデル化されていない衝撃などの予測不可能な外乱に苦戦することがよくあります。
この論文は、動的にモーフィングする翼を備えた生物由来のロボット プラットフォームであるアエロバットに作用する未知の外力を効果的に推定および管理する共役運動量ベースのオブザーバーを実装することで、これらの課題に対処します。
シミュレーションを通じて、オブザーバーは、ガウス ノイズや突然のインパルス入力が存在する場合でも、外力を正確に検出して定量化する能力を実証します。
結果はこの方法の堅牢性を検証し、動的環境における Aerobat の安定性と制御が向上していることを示しています。
この研究は、羽ばたき翼システムの力推定を強化することにより、バイオからインスピレーションを得たロボット工学の進歩に貢献し、自律的な航空ナビゲーションや堅牢な飛行制御に応用できる可能性があります。

要約(オリジナル)

Dynamic morphing wing flights present significant challenges in accurately estimating external forces due to complex interactions between aerodynamics, rapid wing movements, and external disturbances. Traditional force estimation methods often struggle with unpredictable disturbances like wind gusts or unmodeled impacts that can destabilize flight in real-world scenarios. This paper addresses these challenges by implementing a Conjugate Momentum-based Observer, which effectively estimates and manages unknown external forces acting on the Aerobat, a bio-inspired robotic platform with dynamically morphing wings. Through simulations, the observer demonstrates its capability to accurately detect and quantify external forces, even in the presence of Gaussian noise and abrupt impulse inputs. The results validate the robustness of the method, showing improved stability and control of the Aerobat in dynamic environments. This research contributes to advancements in bio-inspired robotics by enhancing force estimation for flapping-wing systems, with potential applications in autonomous aerial navigation and robust flight control.

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