Detail publikace
Hybrid Modeling Approach for Optimization Based Control of Multirotor Unmanned Aerial Vehicles
Hanák Jiří, Ing., Ph.D. (UPGM)
Chudý Peter, doc. Ing., Ph.D., MBA (FIT)
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"
}