Detail publikace
Hybrid Modeling Approach for Optimization Based Control of Multirotor Unmanned Aerial Vehicles
Hanák Jiří, Ing., Ph.D. (VZ AeroWorks)
Chudý Peter, doc. Ing., Ph.D., MBA (CK-SZZ)
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="ICAS Proceedings",
year="2024",
journal="ICAS Proceedings",
volume="9",
number="10",
pages="1--10",
publisher="International Council of the Aeronautical Sciences",
address="Florence",
issn="2958-4647",
url="https://www.icas.org/icas_archive/icas2024/data/preview/icas2024_0029.htm"
}