This paper presents a novel quaternion-based nonsingular control system for underactuated vertical-take-off and landing (VTOL) Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). Position and attitude tracking is challenging regarding singularity and accuracy. Quaternion-based Adaptive Backstepping Control (QABC) is developed to tackle the underactuated issues of UAV control systems in a cascaded way. Leveraging the virtual control (auxiliary control) developed in the QABC, desired attitude components and required thrust are produced. Afterwards, we propose Quaternion-based Sliding Mode Control (QASMC) to enhance the stability and mitigate chattering issues. The sliding surface is modified to avoid singularity compared to conventional SMC. To improve the robustness of controllers, the control parameters are updated using adaptation laws. Furthermore, the asymptotic stability of translational and rotational dynamics is guaranteed by utilizing Lyapunov stability and Barbalet Lemma. Finally, the comprehensive comparison results are provided to verify the effectiveness of the proposed controllers in the presence of unknown time-varying parameter uncertainties and significant initial errors. Keywords: Non-singular Sliding Mode Control, Adaptive Backstepping Control, Unit-quaternion, Drones, Unmanned Aerial Vehicles, Asymptotic Stability, Position and Orientation Control


翻译:本文提出了一种基于四元数的新型非奇异控制系统,用于欠驱动垂直起降无人机。位置与姿态跟踪在奇异性与精度方面具有挑战性。本文开发了基于四元数的自适应反步控制,以级联方式处理无人机控制系统的欠驱动问题。利用QABC中设计的虚拟控制(辅助控制),可生成期望的姿态分量与所需推力。随后,我们提出基于四元数的滑模控制以增强稳定性并抑制抖振现象。相较于传统滑模控制,改进的滑模面可避免奇异性。为提升控制器的鲁棒性,控制参数通过自适应律进行更新。此外,通过利用李雅普诺夫稳定性理论与Barbalet引理,保证了平移与旋转动力学的渐近稳定性。最后,提供了全面的对比结果,验证了所提控制器在存在未知时变参数不确定性与显著初始误差情况下的有效性。关键词:非奇异滑模控制,自适应反步控制,单位四元数,无人机,渐近稳定性,位置与姿态控制

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Cold-start Sequential Recommendation via Meta Learner
Arxiv
15+阅读 · 2020年12月10日
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月8日
VIP会员
最新内容
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
0+阅读 · 今天15:30
军事域更好使用人工智能的实用指南
专知会员服务
8+阅读 · 10月22日
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
13+阅读 · 10月20日
Maven智能系统:帕兰提尔军事人工智能平台详解
专知会员服务
15+阅读 · 10月20日
《测试自动化框架在敏捷软件开发中的角色》
专知会员服务
8+阅读 · 10月20日
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
12+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
16+阅读 · 10月15日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员