[论文解读] A robust but easily implementable remote control for quadrotors: Experimental acrobatic flight tests

Maison Clouâtré, Makhin Thitsa+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 3, 2020

Adaptive Control of Nonlinear Systems参考文献 29被引用 6

一句话总结

本文提出了一种无需系统建模或控制器重新调参的模型无关控制（MFC）策略，适用于四旋翼无人机，实现了鲁棒且高难度的速率跟踪。该方法通过超局部模型实时估计未建模的动力学和扰动，即使在不同无人机平台及严重损坏条件下，也能实现低跟踪误差，相较于传统PID控制器展现出更优的鲁棒性。

ABSTRACT

Experimental flight tests are reported about quadrotors UAVs via a recent model-free control (MFC) strategy, which is easily implementable. We show that it is possible to achieve acrobatic rate control of the UAV, which is beyond the previous standard. The same remote controller is tested on two physical vehicles without any re-tuning. It produces in both cases low tracking error. We show that MFC is robust even when the quadrotor is highly damaged. A video footage can be found at: https://youtu.be/wtSLalA4szc

研究动机与目标

• 开发一种鲁棒的、无需模型的四旋翼控制策略，消除对系统建模和控制器重新调参的需求。
• 在具有不同动力学特性的多个物理四旋翼平台验证控制器性能。
• 在极端条件下（如螺旋桨严重损坏）测试控制器的鲁棒性。
• 在真实世界高难度飞行场景中，直接对比MFC与PID控制的性能表现。
• 证明MFC可在计算成本低的平台上部署，并适用于实际的无人机应用。

提出的方法

• 该方法采用超局部模型，将输出的m阶导数表示为时间可变函数F(t)与输入的线性项之和，其中速率控制取m=2。
• 基于超局部模型推导出智能比例-微分（iPD）控制器，通过实时估计F(t)来补偿未建模的动力学和外部扰动。
• F(t)的估计通过在滑动窗口内对表达式 y^(m)(t) - αu(t) 进行平均计算，实现无需系统辨识的实时自适应。
• 控制器使用反馈增益K_P和K_D确保局部稳定性，由于控制律结构特性，无需抗饱和处理。
• 所有实验中均使用相同的控制器参数，无需重新调参，完全依赖数据驱动的自适应机制。
• 该方法在四旋翼无人机上实现，采用标准传感器和低成本处理器，确保实际可部署性。

实验结果

研究问题

• RQ1 模型无关控制策略是否能在无需系统建模或调参的情况下，实现四旋翼无人机的稳定且精确的高难度速率跟踪？
• RQ2 当应用于不同物理四旋翼平台时，MFC控制器的性能与PID相比如何？
• RQ3 当四旋翼无人机遭受严重损坏（如一半螺旋桨被移除）时，MFC在多大程度上能维持稳定性和低跟踪误差？
• RQ4 MFC在具有显著不同动力学特性（如质心位置不同、推进系统各异）的无人机上是否仍能保持性能？
• RQ5 MFC方法是否可部署在计算能力较低的平台上，并在真实户外飞行条件下实现鲁棒控制？

主要发现

• 在标准DJI F450四旋翼无人机上进行高难度机动飞行时，MFC控制器的平均绝对跟踪误差低于10度/秒，且未使用任何传感器滤波。
• 在每侧螺旋桨均被移除一半后，同一控制器仍保持平均绝对误差低于20度/秒，展现出对严重机械损伤的强鲁棒性。
• 该控制器成功迁移至另一架四旋翼无人机（Tarot 650 Sport），其质心位置不同且起落架不平衡，且无需重新调参。
• 在不同无人机平台上的对比中，MFC控制器在鲁棒性方面优于经过良好调参的PID控制器，尤其在剧烈机动飞行中表现更优。
• 基于iPD的MFC控制器在受损及动力学特性不同的无人机上均实现了稳定飞行，凸显其数据驱动与鲁棒特性。
• 该方法计算开销极低，适用于低成本微型飞行器的部署。