Нейросетевой алгоритм управления квадрокоптером на типовых траекториях

В.Е. Павловский; А.В. Савицкий

Нейросетевой алгоритм управления квадрокоптером на типовых траекториях

В.Е. Павловский¹, А.В. Савицкий²

научная статья Страницы: 47-54

¹ д.ф.-м.н., профессор, гл. науч. сотрудник, ИПМ им. М.В. Келдыша РАН (Москва)
² аспирант, МГУ им. М.В. Ломоносова

Ключевые слова: квадрокоптер нейронная сеть алгоритм управления нейросетевой регулятор

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.

Для цитирования

Павловский В.Е., Савицкий А.В. Нейросетевой алгоритм управления квадрокоптером на типовых траекториях // Нелинейный мир. 2015. № 6. С. 47–54.

Список источников

Avila Vilchis J.C., Brogliato B., Dzulc A., Lozano R. Nonlinear modelling and control of helicopters // Automatica. 2003. V. 39. P. 1583 - 1596.
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.
Bresciani T. Modelling, Identification and Control of a Quadrotor Helicopter. Department of Automatic Control, Lund University. 2008.
Фантони И., Лозано Р. Нелинейное управление механическими системами с дефицитом управляющих воздействий. М.-Ижевск: ООО «Компьютерная динамика». 2012. 312 с.
Евгенов А.А. Нейросетевой регулятор системы управления квадрокоптером // Современные проблемы науки и образования. 2013. №5. 7 с.
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.
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.
Pounds P., Mahony R., Corke P. Modelling and Control of a Quad-Rotor Robot. Canberra, Australian National University. 2008, 10 p.
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.
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.
Dierks T., Jagannathan S. Neural Network Control and Wireless Sensor Network-based Localization of Quadrotor UAV Formations // Aerial Vehicles. 2009. P. 601-620.
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.
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.

[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.

Аннотация

Для цитирования

Похожие статьи