スリング搭載あり／なしのクアドロトールに対する学習型逐次（インクリメンタル）非線形ダイナミカルインバージョン
arXiv cs.RO / 2026/4/15
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要点
- 本論文は、従来のクアドロトールの飛行制御器が、高次の空力／動力学的力を見過ごしがちであるという課題に取り組む。これは、そうした力を実時間で推定することが難しいためである。
- 著者らは、センサと計測の差分から残差力を推定するインクリメンタル非線形ダイナミカルインバージョン（INDI）を再検討するが、INDIはしばしばロータRPMのような専用（かつノイズを含みやすい）センサに依存するため、実用性が制限される点を指摘する。
- 著者らは、ニューラルネットワークを用いて、INDIの残差力出力を滑らかに近似する方法を提案し、専用のロータRPMセンサ入力を不要にする。
- さらに、学習に基づく残差予測とINDIを組み合わせるハイブリッド手法を導入し、柔軟性と頑健性を高める。
- 標準的なマルチロータと、スリング搭載物を持つマルチロータの双方に対する実験により、残差計算をニューラルネットワークに置き換えることで軌道追従誤差が低減され、専用センサ計測の必要がなくなることが示される。
