Aerial robots are required to remain operational even in the event of system disturbances, damages, or failures to ensure resilient and robust task completion and safety. One common failure case is propeller damage, which presents a significant challenge in both quantification and compensation. We propose a novel adaptive control scheme capable of detecting and compensating for multi-rotor propeller damages, ensuring safe and robust flight performances. Our control scheme includes an L1 adaptive controller for damage inference and compensation of single or dual propellers, with the capability to seamlessly transition to a fault-tolerant solution in case the damage becomes severe. We experimentally identify the conditions under which the L1 adaptive solution remains preferable over a fault-tolerant alternative. Experimental results validate the proposed approach, demonstrating its effectiveness in running the adaptive strategy in real time on a quadrotor even in case of damage to multiple propellers.


翻译:空中机器人即使在系统扰动、损伤或故障的情况下也需保持运行能力,以确保任务完成的韧性和鲁棒性及安全性。螺旋桨损伤是常见故障类型之一,在量化评估与补偿方面均构成重大挑战。我们提出一种新型自适应控制方案,能够检测并补偿多旋翼螺旋桨损伤,确保安全鲁棒的飞行性能。该控制方案包含一个L1自适应控制器,用于单/双螺旋桨的损伤推断与补偿,同时具备在损伤加剧时无缝切换至容错解决方案的能力。我们通过实验确定了L1自适应方案相对于容错替代方案仍具优势的工况条件。实验结果验证了所提方法的有效性,证明即便在多螺旋桨受损的情况下,该自适应策略也能在四旋翼飞行器上实现实时稳定运行。

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
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+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
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24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
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+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
3+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
国家自然科学基金
13+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
13+阅读 · 2022年4月30日
VIP会员
最新内容
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
4+阅读 · 6月9日
为初级军官战术训练设计生成式人工智能平台
专知会员服务
6+阅读 · 6月9日
《美军条令:作战伤员后送保障》
专知会员服务
4+阅读 · 6月9日
《美空军条令出版物 4-0,维持》
专知会员服务
4+阅读 · 6月9日
《基于仿真的空军任务规划优化》
专知会员服务
4+阅读 · 6月9日
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24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
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+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
3+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
国家自然科学基金
13+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员