Detail publikace
Hybrid Modeling Approach for Optimization Based Control of Multirotor Unmanned Aerial Vehicles
Prediktivní řízení, řídká identifikace nelineární dynamiky, bezpilotní letadlo
Syntéza modelu na základě fyzikálních principů patří mezi základní předpoklady k vývoji a integraci systémů navádění, navigace a řízení (GNC). Techniky založené na optimalizaci jako je nelineární prediktivní řízení (NMPC) nejčastěji využívají zjednodušené modely, které neobsahují komplexní interakce mezi komponenty, které je těžké modelovat nebo způsobují numerické problémy v rámci řešení optimalizace. Tento článek se zabývá hybridním modelováním za použítí řídké identifikace nelinární dynamiky (SINDy) pro lokální adaptaci modelu v rámci běhu prediktivního řízení. Prezentovaný hybridní model využívá známou strukturu fyzikálního modelu a snižuje náročnost dotrénování struktury modelu. Numerické experimenty uvažují multirotorový dron, který je vystaven vnějším podmínkám jako jsou poryvy větru či interakce proudění v nízké výšce.
@inproceedings{BUT189118,
author="Jiří {Novák} and Jiří {Hanák} and Peter {Chudý}",
title="Hybrid Modeling Approach for Optimization Based Control of Multirotor Unmanned Aerial Vehicles",
booktitle="34th Congress of the International Council of the Aeronautical Sciences, ICAS 2024",
year="2024",
journal="ICAS Proceedings",
pages="1--10",
publisher="International Council of the Aeronautical Sciences",
address="Florence",
issn="2958-4647"
}