350 руб
Журнал «Нелинейный мир» №6 за 2015 г.
Статья в номере:
Нейросетевой алгоритм управления квадрокоптером на типовых траекториях
Ключевые слова: квадрокоптер нейронная сеть алгоритм управления нейросетевой регулятор
Авторы:
В.Е. Павловский - д.ф.-м.н., профессор, гл. науч. сотрудник, ИПМ им. М.В. Келдыша РАН (Москва) E-mail: vlpavl@mail.ru А.В. Савицкий - аспирант, МГУ им. М.В. Ломоносова E-mail: as@ttorr.ru
Аннотация:
Представлена теоретико-механическая модель беспилотного летательного аппарата - квадрокоптера. Изучены такие базовые траектории, как взлет-парение-посадка, полет по прямой. Рассмотрен нейросетевой алгоритм построения управляющих воздействий для базовых траекторий. Построены обучающая выборка на основе результатов численного моделирования и сходящаяся нейронная сеть. Показано, что построенный алгоритм управления удовлетворительно работает для случая базовых траекторий, для управления углом поворота. Приведены результаты работы нейросетевого алгоритма при наличии погрешности позиционного датчика.
Страницы: 47-54
Список источников

 

  1. Avila Vilchis J.C., Brogliato B., Dzulc A., Lozano R. Nonlinear modelling and control of helicopters // Automatica. 2003. V. 39. P. 1583 - 1596.
  2. Dzul P.A., Lozano R. Real-time stabilization and tracking of a four-rotor mini rotorcraft // IEEE Transaction on Control System Technology. 2004. V. 12(4). P. 510 - 516.
  3. Bresciani T. Modelling, Identification and Control of a Quadrotor Helicopter. Department of Automatic Control, Lund University. 2008.
  4. Фантони И., Лозано Р. Нелинейное управление механическими системами с дефицитом управляющих воздействий. М.-Ижевск: ООО «Компьютерная динамика». 2012. 312 с.
  5. Евгенов А.А. Нейросетевой регулятор системы управления квадрокоптером // Современные проблемы науки и образования. 2013. №5. 7 с.
  6. Madani T., Benallegue A. Adaptive Control via Backstepping Technique and Neural Networks of a Quadrotor Helicopter // Proceedings of the 17th World Congress. The International Federation of Automatic Control. Seoul, Korea. July 6-11 2008. P. 6513-6518.
  7. Hoffmann G.M., Huang H., Waslander S.L., Tomlin C.J. Quadrotor helicopter flight dynamics and control: Theory and experiment, Proceedings of the AIAA Guidance // Navigation and Control Conference and Exhibit. Aug. 2007. 20 p.
  8. Pounds P., Mahony R., Corke P. Modelling and Control of a Quad-Rotor Robot. Canberra, Australian National University. 2008, 10 p.
  9. Boudjedir Hana, Yacef Fouad Dual neural network for adaptive sliding mode control of quadrotor helicopter stabilization // International Journal of Information Sciences and Techniques (IJIST). July 2012. V. 2. № 4. 14 p.
  10. Nicol C., Macnab C.J.B., Ramirez-Serrano A. Robust neural network control of a quadrotor helicopter // Mechatronics. September 2011. V. 21. № 6. P.927-938.
  11. Dierks T., Jagannathan S. Neural Network Control and Wireless Sensor Network-based Localization of Quadrotor UAV Formations // Aerial Vehicles. 2009. P. 601-620.
  12. Munoz R.S.M., Rossi C., Cruz A.B. Modelling and Identification of Flight Dynamics in Mini-Helicopters Using Neural Networks // Aerial Vehicles. 2009. P. 287-312.
  13. Lavi B. An Adaptive Neuro PID for Controlling the Altitude of quadcopter Robot // International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics. Poland. 2014. V. 18. P. 662-665.