非線形性を考慮したシステム同定法による大型無人ヘリコプタの自律飛行制御

考虑非线性的系统辨识方法大型无人直升机自主飞行控制

基本信息

项目摘要

無人ヘリコプタの自律飛行制御においては各種センサ情報を統合化した高精度な位置,速度,加速度情報が必要になるという観点から,前年度にカルマンフィルタリングに基づくGPS(全地球測位システム)・INS(慣性航法システム)ハイブリットシステムを構築した。しかしながら,GPS情報は捕捉している衛星が切り替わるとき階段状の飛び誤差が生じる。この飛びに対して,本研究では,GPSからの絶対座標情報とINSからの機体座標情報を用いることにより,リアルタイムでの簡単な飛び補正アルゴリズムを構築した。また,前年度に構築したシステムは低速運動時には大きな誤差なく状態推定可能であるが,機体が加速度運動を伴う場合には誤差が生じていた。この問題に対して,本研究ではカルマン推定法に対して,システム同定実験により得られたヘリコプタの動特性を考慮したゲインスケジューリング法による状態推定誤差補正アルゴリズムを付加することにより状態推定誤差を補正する手法を提案し,その有効性を実飛行データを用いて検証した。本研究のもう1つの目的である飛行制御系の構築に対しては,前年度に構築した制御力飽和を考慮したロバスト飛行制御系に対して,2自由度化を行うことにより目標値追従特性の更なる改善を行い,その有効性を実験検証により確認した。本手法では,制御入力飽和時にもロバスト安定でかつ目標値追従特性の劣化の少ない制御構成が可能である。本研究にて平成14年度に得られた成果は,学会誌論文(1件),国際会議(2件),国内会議(3件)で発表した。
在上一年,我们建立了基于卡尔曼过滤的GPS(全球定位系统)和INS(惯性导航系统)混合系统,以控制无人直升机的自主飞行,需要高级速度,速度和加速信息来集成各种传感器信息。但是,当捕获的卫星切换时,GPS信息会导致类似逐步的飞行错误。在这项研究中,在这项研究中,通过使用来自INS的GPS和机身坐标信息的绝对坐标信息,实时构建了一种简单的飞行校正算法。此外,可以在慢动作期间估算上一年中建造的系统,但在飞机伴有加速运动时发生错误。针对此问题,本研究提出了一种方法,该方法通过使用增益计划方法添加状态估计误差校正算法来纠正状态估计误差,该方法考虑了通过系统识别实验获得的直升机的动态特征,以在Kalman估计方法中获得直升机的动态特性,并使用实际飞行数据验证了其有效性。在这是这项研究的另一个目标的飞行控制系统的构建中,通过添加两个自由度的自由度进一步改善了上一年构建的强大飞行控制系统,并通过实验验证证实了这一点的有效性。此方法允许控制配置,即使控件输入饱和,也可以进行稳定和稳定,并且目标值跟踪特征几乎没有恶化。在2002年这项研究中获得的结果是在学术期刊论文(1),国际会议(2)和国内会议(3)上提出的。

项目成果

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A.Forrai: "Robust-Controller design with hard constraint on the control signal"Archive of Applied Mechanics. 72・67. 379-394 (2002)
A.Forrai:“对控制信号进行硬约束的鲁棒控制器设计”应用力学档案72・67(2002)。
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    0
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S.Hashimoto: "Construction of Navigation and Control Systems of A Large-Scale Unmanned Helicopter Based on Identified Model"Proc. of the 15th International Federation of Automatic Control World Congress(IFAC'02). T-Th-E21. 1-6 (2002)
S.Hashimoto:“基于识别模型的大型无人直升机导航与控制系统的构建”Proc。
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    0
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Alexandru Forrai: "Robust Controller Design with Hard Constraints on the Control Signal-Application for Motion Control Systems"Journal of Electrical Engineering, Archiv fuer Elektrotechnik, Springer. 83・4. 179-186 (2001)
Alexandru Forrai:“运动控制系统中控制信号应用的鲁棒控制器设计”,电气工程杂志,Archiv fuer Elektrotechnik,Springer 83・4 (2001)。
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