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動的特性の異なるUAVシステムにおいて、反復学習制御(ILC)と外乱オブザーバ(DOB)を組み合わせることで、外乱の推定と抑制を向上させることができる。
Tiivistelmä
本研究では、動的特性の異なるUAVシステムにおいて、ILCとDOBを組み合わせた学習フレームワークを提案している。
- ILCは反復作業における追跡誤差を低減するが、条件の変化に対応できない。一方、DOBは外乱の影響を低減できるが、完全に除去することはできない。
- 提案手法では、前のシステムの追跡誤差と学習信号を利用して、次のシステムの外乱推定と抑制を向上させる。
- 理論的な枠組みを構築し、シミュレーションと実験により検証を行った。
- 様々な外乱シナリオにおいて、提案手法により追跡誤差が大幅に低減され、外乱推定の精度も向上することを示した。
Tilastot
外乱が最大の影響を及ぼす周波数帯域(0.1 rad/s~5 rad/s)では、DOBのみでは外乱を十分に抑制できない。
提案手法により、2回目と3回目の学習で追跡誤差がほぼゼロになった。
Lainaukset
"ILCは反復作業における追跡誤差を低減するが、条件の変化に対応できない。一方、DOBは外乱の影響を低減できるが、完全に除去することはできない。"
"提案手法では、前のシステムの追跡誤差と学習信号を利用して、次のシステムの外乱推定と抑制を向上させる。"