Multicopters are among the most versatile mobile robots. Their applications range from inspection and mapping tasks to providing vital reconnaissance in disaster zones and to package delivery. The range, endurance, and speed a multirotor vehicle can achieve while performing its task is a decisive factor not only for vehicle design and mission planning, but also for policy makers deciding on the rules and regulations for aerial robots. To the best of the authors' knowledge, this work proposes the first approach to estimate the range, endurance, and optimal flight speed for a wide variety of multicopters. This advance is made possible by combining a state-of-the-art first-principles aerodynamic multicopter model based on blade-element-momentum theory with an electric-motor model and a graybox battery model. This model predicts the cell voltage with only 1.3% relative error (43.1 mV), even if the battery is subjected to non-constant discharge rates. Our approach is validated with real-world experiments on a test bench as well as with flights at speeds up to 65 km/h in one of the world's largest motion-capture systems. We also present an accurate pen-and-paper algorithm to estimate the range, endurance and optimal speed of multicopters to help future researchers build drones with maximal range and endurance, ensuring that future multirotor vehicles are even more versatile.


翻译:多功能机器人属于最多功能的移动机器人。 其应用范围从检查和绘图任务到在灾害区提供至关重要的侦察和包装交付。 多机器人在执行任务时能够达到的射程、耐力和速度不仅是车辆设计和飞行任务规划的决定性因素,而且对于决定航空机器人规则和条例的决策者来说也是决定性因素。 根据作者所知, 这项工作提出了第一个方法来估计范围、 耐力和各种多功能机器人的最佳飞行速度。 之所以能够取得这一进展,是因为根据刀片- 电动- 运动- 运动- 运动- 运动- 运动- 运动- 运动- 运动- 运动- 理论和灰色箱 电池模型, 将多功能- 多功能- 运动- 运动- 运动- 运动- 运动- 运动- 运动- 运动- 运动- 运动- 运动- 运动- 运动- 运动- 运动- 运动- 运动- 运动- 运动- 运动- 机程- 未来最精准- 机程- 机程- 机程, 我们的方法在测试台上进行真实的实验, 和现实- 机型多功能- 机程- 机程- 机程- 机程- 机程- 机程- 机程- 机程- 机程- 机程- 和机程- 机程- 机程- 机程- 机程- 机程- 和机程- 机程- 机程- 机程- 机程- 机程- 机程- 机程- 机程- 机程- 机程- 机程- 机程- 和机程- 机程- 机程- 机程- 机程- 机程-

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
78+阅读 · 2021年3月16日
专知会员服务
55+阅读 · 2020年9月7日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
112+阅读 · 2020年5月15日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
CCF推荐 | 国际会议信息10条
Call4Papers
8+阅读 · 2019年5月27日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
【推荐】RNN无损压缩方法DeepZip(附代码)
机器学习研究会
5+阅读 · 2018年1月1日
【推荐】Kaggle机器学习数据集推荐
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月19日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Nearly Optimal Algorithms for Level Set Estimation
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月2日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月1日
Arxiv
5+阅读 · 2021年4月21日
Arxiv
5+阅读 · 2018年10月4日
Implicit Maximum Likelihood Estimation
Arxiv
7+阅读 · 2018年9月24日
VIP会员
最新内容
2025年大语言模型进展报告
专知会员服务
1+阅读 · 今天13:30
多智能体协作机制
专知会员服务
0+阅读 · 今天13:26
非对称优势:美海军开发低成本反无人机技术
专知会员服务
4+阅读 · 今天4:39
《美战争部小企业创新研究(SBIR)计划》
专知会员服务
6+阅读 · 今天2:48
《军事模拟:将军事条令与目标融入AI智能体》
专知会员服务
9+阅读 · 今天2:43
【NTU博士论文】3D人体动作生成
专知会员服务
7+阅读 · 4月24日
以色列军事技术对美国军力发展的持续性赋能
专知会员服务
8+阅读 · 4月24日
《深度强化学习在兵棋推演中的应用》40页报告
专知会员服务
14+阅读 · 4月24日
《多域作战面临复杂现实》
专知会员服务
10+阅读 · 4月24日
《印度的多域作战:条令与能力发展》报告
专知会员服务
5+阅读 · 4月24日
相关VIP内容
专知会员服务
78+阅读 · 2021年3月16日
专知会员服务
55+阅读 · 2020年9月7日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
112+阅读 · 2020年5月15日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
CCF推荐 | 国际会议信息10条
Call4Papers
8+阅读 · 2019年5月27日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
【推荐】RNN无损压缩方法DeepZip(附代码)
机器学习研究会
5+阅读 · 2018年1月1日
【推荐】Kaggle机器学习数据集推荐
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月19日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员