ニューラルネットワークに基づくデュアルアーム無人航空マニピュレータの適応イベント駆動制御

arXiv cs.RO / 2026/4/21

📰 ニュースDeveloper Stack & InfrastructureIdeas & Deep AnalysisModels & Research

共有:

要点

本論文は、デュアルアーム無人航空マニピュレータシステムにおいて、デュアルアームとマルチロータ基体の強い結合、未モデル化ダイナミクス、外乱によって生じる安定性と精度の課題に取り組む。
外乱としての摩擦をニューラルネットワークで近似しつつ、通信制約を明示的に考慮した適応イベント駆動型の制御枠組みを提案する。
DAUAMの動的モデルを導出し、誤差補償を伴うコマンドフィルタ型バックステッピング制御器を構築して追従を実現する。
イベント駆動により制御更新の送信頻度を下げ、通信負荷とエネルギー消費の低減を狙う。
リアプノフに基づく理論解析と、自作プラットフォームでの実験の双方で、閉ループ信号の有界性と、追従誤差が固定時間内に目標軌道近傍へ収束すること、精度の高い軌道追従が示される。

Abstract

本論文は、双腕無人航空マニピュレータシステム（DAUAM）の制御問題を調査する。双腕とマルチロータ・プラットフォームの間の強い結合に加え、モデル化されていないダイナミクスおよび外乱があることは、安定かつ正確な運用に大きな課題をもたらす。これらの問題に対処するため、ニューラルネットワークに基づく近似を用いた適応型イベントトリガ制御方式を提案するが、通信制約を明示的に考慮しながら設計する。まず、DAUAMシステムの動的モデルを導出し、誤差補償を伴うコマンドフィルタベースのバックステッピング枠組みを構築する。次に、外部摩擦を近似するためにニューラルネットワークを用い、イベントトリガ方式を設計して制御更新の伝送頻度を低減し、それによって通信およびエネルギーの負担を軽減する。リアプノフに基づく解析により、閉ループ系のすべての信号が有界に保たれ、追従誤差が所定時間内に目標軌道の近傍へ収束することを示す。最後に、自作のDAUAMプラットフォーム上での実験により、提案手法が正確な軌道追従を達成することを実証する。