QUADCOPTER SPATIAL MOTION TRAJECTORIES CONSTRUCTION AND TRACKING

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

The problem of reference trajectories tracking for spatial motion of a quadcopter as a rigid body is considered. The state feedback linearization approach is used for synthesis of stabilizing control. The reference trajectory is constructed for three coordinates of the spatial motion of the quadcopter’s center of mass and its rotational motion along the yaw angle based on third-order polynomials depending on time, taking into account constraints on the coordinates, velocities and accelerations during the entire process of motion. The performance of the proposed control law is verified numerically and experimentally on the Parrot Mambo quadcopter model using the MATLAB/Simulink software.

Авторлар туралы

A. Golubev

Bauman Moscow State Technical University, Moscow, Russia

Email: v-algolu@hotmail.com

A. Khorosheva

Moscow Institute of Physics and Technology, Moscow, Russia

Email: khorohevaann@gmail.com

S. Vasenin

Moscow Institute of Physics and Technology, Moscow, Russia

Email: stepan_vasenin@mail.ru

Әдебиет тізімі

  1. Madani T., Benallegue A. Backstepping Control for a Quadrotor Helicopter// IEEE/RSJ International Conf. on Intelligent Robots and Systems. Beijing, 2006. P. 3255–3260.
  2. Xu R., Ozguner U. Sliding Mode Control of a Quadrotor Helicopter // Proc. 45th IEEE Conf. on Decision and Control. San Diego, 2006. P. 4957–4962.
  3. Tartaglione G., D’Amato E., Ariola M., SalvoRossi P., Johansen T.A. Model Predictive Control for a Multi-body Slung-load System // Robot. Autonomous Syst. 2007. V. 92. P. 1–11.
  4. Adigbli P., Grand C., Mouret J.-B., Doncieux S. Nonlinear Attitude and Position Control of a Micro Quadrotor using Sliding Mode and Backstepping Techniques // 3rd US–European Competition and Workshop on Micro Air Vehicle Systems (MAV07) & European Micro Air Vehicle Conf. and Flight Competition (EMAV2007). Toulouse. France, 2007.
  5. Fang Z., Zhi Z., Jun L., Jian W. Feedback Linearization and Continuous Sliding Mode Control for a Quadrotor UAV // 27th Chinese Control Conf. Kunming. China, 2008. P. 349–353.
  6. Das A., Lewis F., Subbarao K. Backstepping Approach for Controlling a Quadrotor Using Lagrange Form Dynamics // J. Intell. Robot. Syst. 2009.V. 56. P. 127–151.
  7. Lee D., Jin Kim H., Sastry S. Feedback Linearization vs. Adaptive Sliding Mode Control for Aquadrotor Helicopter // International J. of Control, Automation and Systems. 2009. V. 7 (3). P. 419–428.
  8. Jafari H., Zareh M., Roshanian J., Nikkhah A. An Optimal Guidance Law Applied to Quadrotor Using LQR Method // Transactions of the Japan Society for Aeronautical and Space Sciences. 2010. V. 53 (179). P. 32 – 39.
  9. Zhou Q.-L., Zhang Y., Rabbath C.-A., Theilliol D. Design of Feedback Linearization Control and Reconfigurable Control Allocation with Application to a Quadrotor UAV // Conf. on Control and Fault-­Tolerant Systems. Nice. France, 2010. P. 371–376.
  10. Luukkonen T. Modelling and Control of Quadcopter. 2011. https://sal.aalto.fi/publications/pdf files/eluu11_public.pdf
  11. Mukherjee P., Waslander S. Direct Adaptive Feedback Linearization for Quadrotor Control // Control Conf., American Institute of Aeronautics and Astronautics. Minneapolis. Minnesota, 2012. https://doi.org/10.2514/6.2012-4917
  12. Пыркин А.А., Мальцева Т.А., Лабадин Д.В., Суров М.О., Бобцов А.А. Синтез системы управления квадрокоптером с использованием упрощенной математической модели // Изв. вузов. Приборостроение. 2013. Т. 56. № 4. С. 47–51.
  13. Ghandour J., Aberkane S., Ponsart J.-C. Feedback Linearization approach for Standard and Fault Tolerant Control: Application to a Quadrotor UAVTestbed // J. of Physics Conference Series. 2014. V. 570 (8) P. 082003.
  14. Gavilan F., Vazquez R., Camacho E. F. An Iterative Model Predictive Control Algorithm for UAV Guidance // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 2015. V. 51. P. 2406–2419.
  15. Park J., Kim Y., Kim S. Landing Site Searching and Selection Algorithm Development Using Vision System and its Application to Quadrotor // IEEE Transactions on Control Systems Technology. 2015. V. 23 (2). P. 488–503.
  16. Dolatabadi S.H., Yazdanpanah M.J. MIMO Sliding Mode and Backstepping Control for a Quadrotor UAV // 23rd Iranian Conf. on Electrical Engineering (ICEE). Tehran. Iran, 2015. P. 994–999.
  17. Choi Y.-C., Ahn H.-S. Nonlinear Control of Quadrotor for Point Tracking: Actual Implementation and Experimental Tests // IEEE/ASME Transactions on Mechatronics. 2015. V. 20 (3). P. 1179–1192.
  18. Yao P., Wang H., Ji H. Multi-­UAVs Tracking Target in Urban Environment by Model Predictive Control and Improved Grey Wolf Optimizer // Aerosp. Sci. Technol. 2016. V. 55. P. 131–143.
  19. Глазков Т.В., Голубев А.Е. Отслеживание программного изменения углового положения квадрокоптера // Математика и математическое моделирование. 2017. № 5. C. 14–28.
  20. Kurak S., Hodzic M. Control and Estimation of a Quadcopter Dynamical Model // Periodicals of Engineering and Natural Sciences. 2018. V. 6(1). P. 63–75.
  21. Glazkov T.V., Golubev A.E., Gorbunov A.V., Krishchenko A.P. Control of Quadcopter Motion in the Horizontal Plane // AIP Conference Proceedings. 2019. V. 2116. P. 380003-1–380003-4.
  22. Setyawan G.E., Kurniawan W., Gaol A.C.L. Linear Quadratic Regulator Controller (LQR) for AR. Drone’s Safe Landing // Intern. Conf. on Sustainable Information Engineering and Technology (SIET). Lombok, Indonesia, 2019. P. 228–233.
  23. Glazkov T.V., Golubev A.E. Using Simulink Support Package for Parrot Minidrones in Nonlinear Control Education // AIP Conference Proceedings. 2019. V. 2195. P. 020007-1–020007-7.
  24. Golubev A.E., Nay Thway, Gorbunov A.V., Krishchenko A.P., Utkina N.V. Construction of Quadrocopter Programmed Motion in a Flat Labyrinth // AIP Conference Proceedings. 2019. V. 2116. P. 380004-11–380004-4.
  25. Sahrir N.H., Basri A. Modelling and Manual Tuning PID Control of Quadcopter // Control, Instrumentation and Mechatronics: Theory and Practice. Lecture Notes in Electrical Engineering. V. 921. Singapore: Springer, 2022. https://doi.org/10.1007/978-981-19-3923-5_30
  26. Fliess M., Lévine J., Martin P., Rouchon P. A Lie-­Backlund Approach to Equivalence and Flatness of Nonlinear Systems // IEEE Trans. Autom. Control. 1999. V. 44 (5). P. 922–937.
  27. Голубев А.Е. Построение программных движений механических систем с учетом ограничений при помощи многочленов третьего порядка // Изв. РАН. ТиСУ. 2021. № 2. C. 126–137.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

© Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».