A Load Transportation Nonlinear Control Strategy Using a Tilt-Rotor UAV
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a nonlinear control strategy to solve the trajectory tracking problem of a tilt-rotor Unmanned Aerial Vehicle (UAV) when transporting a suspended load. For the present study, the aim of the control system is to track a desired trajectory of the aircraft with load’s swing-free, even in the presence of external disturbances, parametric uncertainties, unmodeled dynamics, and noisy position measurements with lower sampling frequency than the controller. The whole system modeling is obtained through the Euler-Lagrange formulation considering the dynamics of the tilt-rotor UAV coupled to the suspended load. As for the nonlinear control strategy, an inner-loop control is designed based on input-output feedback linearization combined with the dynamic extension approach to stabilize the attitude and altitude of the UAV assuming nonlinearities, while an outer-loop control law is designed for guiding the aircraft with reduced load swing. The linearized dynamics are controlled using linear mixed H2/H∞ controllers with pole placement constraints. The solution is compared to two simpler control systems: the first one considers the load as a disturbance to the system but does not avoid its swing; the second one is a previous academic result with a three-level cascade strategy. Finally, in order to deal with the problem of position estimation in presence of unknown disturbances and noisy measurements with low sampling frequency, a Linear Kalman Filter with Unknown Inputs is designed for estimating both the aircraft’s translational position and translational disturbances. Simulation results are carried out to corroborate the proposed control strategy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».