[论文解读] Adaptive Digital PID Control of a Quadcopter with Unknown Dynamics

Ankit Goel, Abdulazeez Mohammed Salim+3 more|arXiv (Cornell University)|May 31, 2020

Adaptive Control of Nonlinear Systems参考文献 7被引用 15

一句话总结

本文提出一种针对四旋翼机未知动力学特性的自适应数字PID自动驾驶仪，通过用基于回溯成本自适应控制（RCAC）的自适应PID律替代PX4的标准控制器。系统初始化时增益为零，在惯性矩发生显著变化时仍能成功维持稳定的轨迹跟踪，相较于PX4原装控制器，在非额定飞行条件下表现出更强的鲁棒性与更少的调参需求。

ABSTRACT

This paper develops an adaptive autopilot for quadcopters with unknown dynamics. To do this, the PX4 autopilot architecture is modified so that the feedback and feedforward controllers are replaced by adaptive control laws based on retrospective cost adaptive control (RCAC). The present paper provides a numerical investigation of the performance of the adaptive autopilot on a quadcopter with unknown dynamics. In order to reflect the absence of prior modeling information, all of the adaptive digital controllers are initialized at zero gains. In addition, moment-of-inertia of the quadcopter is varied to test the robustness of the adaptive autopilot. In all test cases, the vehicle is commanded to follow a given trajectory, and the resulting performance is examined.

研究动机与目标

• 解决四旋翼机在动力学特性未知或意外变化时自动驾驶仪性能下降的挑战。
• 克服PX4原装自动驾驶仪等固定增益控制器在质量或惯性变化导致的非额定飞行条件下性能受限的问题。
• 开发一种无需事先掌握飞行器动力学信息的自适应控制系统，所有增益初始化为零。
• 在物理参数显著变化（如惯性矩增加五倍）条件下，验证系统鲁棒性与性能一致性。
• 研究RCAC超参数（P₀ 和 σ）对闭环系统响应及控制器自适应行为的影响。

提出的方法

• 将PX4自动驾驶仪架构中的所有标准P和PID控制器替换为基于回溯成本自适应控制（RCAC）的自适应数字PID控制器。
• 采用递归最小二乘法（RLS）实现RCAC，每一步时间更新一个4×4的控制器参数矩阵，实现实时自适应。
• 所有自适应控制器增益初始化为零，以反映缺乏先验建模信息的状态。
• 将自适应自动驾驶仪与四旋翼机仿真器集成，以在多种动力学条件下评估性能。
• 将转动惯量矩阵放大五倍，以测试鲁棒性并观察增益自适应动态。
• 系统性地调节RCAC超参数P₀和σ，分析其对瞬态响应和稳定性的影响。

实验结果

研究问题

• RQ1 在四旋翼机初始动力学特性完全未知的情况下，基于RCAC的自适应数字PID控制器能否维持稳定的轨迹跟踪？
• RQ2 RCAC超参数P₀和σ如何影响自适应自动驾驶仪的瞬态响应与鲁棒性？
• RQ3 当转动惯量增加五倍时，自适应自动驾驶仪相较于PX4原装控制器的性能表现如何？
• RQ4 自适应控制器增益是否以一种能维持非额定条件下一致性能的方式演化？
• RQ5 该自适应系统在无需重新调参的情况下，能在多大程度上补偿未建模或变化的物理参数？

主要发现

• 尽管初始增益为零，自适应PX4自动驾驶仪在额定条件下性能与原装PX4控制器相当。
• 当转动惯量放大五倍时，原装PX4控制器表现出振荡的偏航响应，表明性能下降。
• 相比之下，自适应PX4控制器保持了稳定且无振荡的偏航响应，与额定情况相似，展现出优异的鲁棒性。
• 控制器增益根据动力学变化动态演化，在非额定与额定条件下表现出明显的自适应模式差异。
• P₀值越小，系统响应越慢；σ值越小，整体性能越差，证实了自适应过程对超参数调优的敏感性。
• 该自适应系统在无需先验建模的情况下成功补偿了未知动力学特性，验证了RCAC自适应方法在实时飞行控制中的有效性。