Improving Incremental Nonlinear Dynamic Inversion Robustness Using Robust Control in Aerial Robotics

要約

不確実性および外部擾乱に対する堅牢性を向上させることは、航空ロボット工学における重要な課題です。
インクリメンタル非線形動的反転 (INDI) に基づく非線形コントローラは、測定およびフィルタリングされたデータを通じて外乱を推定する機能で知られており、このようなアプリケーションで特に使用されています。
通常、これらのコントローラーは 2 つのカスケード ループで構成されます。1 つは非線形動的反転を使用する内側のループ、もう 1 つは線形コントローラーを介して仮想制御入力を生成する外側のループです。
この論文では、INDI の利点と線形構造の $\mathcal{H}_\infty$ コントローラーの堅牢性を組み合わせた新しい方法論を紹介します。
マルチロータードローンのダイナミクスを制御するために、安定化と誘導の両方をカバーする完全なカスケードアーキテクチャが提案されています。
特に、低次の $\mathcal{H}_\infty$ コントローラーは、問題を適切に構造化し、非スムーズな最適化を通じて解決することで、外側のループ用に設計されています。
既存の INDI/PD アプローチと提案された INDI/$\mathcal{H}_\infty$ 戦略の間で比較分析が行われ、外部擾乱の拒否における顕著な強化が示されています。
これは、まず Parrot Bebop クアッドコプター ドローンの非線形モデルを含む MATLAB シミュレーションを使用して実行され、次に ENAC チームが構築したカスタマイズされたクアッドコプターを使用して実験的に実行されます。
結果は、突風などの外乱の阻止において 50\% 以上の改善を示しています。

要約(オリジナル)

Improving robustness to uncertainty and rejection of external disturbances represents a significant challenge in aerial robotics. Nonlinear controllers based on Incremental Nonlinear Dynamic Inversion (INDI), known for their ability in estimating disturbances through measured-filtered data, have been notably used in such applications. Typically, these controllers comprise two cascaded loops: an inner loop employing nonlinear dynamic inversion and an outer loop generating the virtual control inputs via linear controllers. In this paper, a novel methodology is introduced, that combines the advantages of INDI with the robustness of linear structured $\mathcal{H}_\infty$ controllers. A full cascaded architecture is proposed to control the dynamics of a multirotor drone, covering both stabilization and guidance. In particular, low-order $\mathcal{H}_\infty$ controllers are designed for the outer loop by properly structuring the problem and solving it through non-smooth optimization. A comparative analysis is conducted between an existing INDI/PD approach and the proposed INDI/$\mathcal{H}_\infty$ strategy, showing a notable enhancement in the rejection of external disturbances. It is carried out first using MATLAB simulations involving a nonlinear model of a Parrot Bebop quadcopter drone, and then experimentally using a customized quadcopter built by the ENAC team. The results show an improvement of more than 50\% in the rejection of disturbances such as gusts.

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