Trajektiv spårning kontroll för kvadratorer är viktigt för applikationer som sträcker sig från kartläggning och inspektion, till filmtillverkning. Men design och tuning klassiska regulatorer, såsom proportionella-integral-derivative (PID) regulatorer, för att uppnå hög spårning precision kan vara tidskrävande och svårt, på grund av dold dynamik och andra icke-idealiteter. Deep Neural Network (DNN), med sin överlägsna förmåga att approximera abstrakta, ickelinjära funktioner, föreslår ett nytt tillvägagångssätt för att förbättra banspårningskontroll. Detta dokument presenterar en DNN-baserad algoritm som en addon modul som förbättrar spårningen prestanda för en klassisk feedback controller. Med tanke på den önskade banan ger DNN en skräddarsydd referensinmatning till styrenheten baserat på deras vunna erfarenhet. Indata syftar till att uppnå en enhetlig karta mellan önskat och utdatabana. Motiveringen till detta arbete är en interaktiv "fly-as-you-draw" applikation, där en användare drar en bana på en mobil enhet, och en fyrhjuling flyger omedelbart den banan med DNNenhanced styrsystem. Experimentella resultat visar att det föreslagna tillvägagångssättet förbättrar spårningsprecisionen för användarritade banor efter att DNN utbildats på utvalda periodiska banor, vilket tyder på metodens potential i verkliga tillämpningar. Spårfelen minskas med cirka 40-50 % för både utbildning och testbanor från användarna, vilket belyser DNN:s förmåga att generalisera kunskap.
Utöver detta arbete föreslår REF att en DNN-modul förförs till ett återkopplingskontrollsystem för en kvadrotor för att uppnå en enhetlig kartläggning från önskad utdata till den faktiska utdatan.
Deep neural networks for improved, impromptu trajectory tracking of quadrotors
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}