Compound Adaptive Fuzzy Quantized Control for Quadrotor and Its Experimental Verification
Notice bibliographique
Résumé
This article aims to realize a precise position and attitude tracking control for the quadrotor using a proposed fuzzy approximator-based compound adaptive fuzzy quantized control scheme. In the control scheme, a quantized output-feedback control for position tracking and a state-feedback quantized control for attitude trajectory tracking are combined to deal with the underactuated and strong coupling problems of the quadrotor. The main contributions are: 1) the adaptive fuzzy quantized control is realized, then the strong nonlinearities caused by the quantizer are effectively mitigated, which implies that the control precision can be improved when a low communication rate is required in the real-time control system of quadrotor; 2) by applying the adaptive fuzzy dynamic surface control (DSC) technique to the underactuated quadrotor control system, the “explosion of complexity” problem in the backstepping method is overcome and the L∞tracking performance is achieved with the proposed initializing technique inspired by Zhang et al. This guarantees that the attitude signals promptly converge to the desired trajectories, then the underactuated problem of the quadrotor is overcome by solving the designed adaptive fuzzy-quantized control equations; and 3) the experiments on the platform of the Quanser Qball-X4 quadrotor are conducted and the effectiveness of the proposed control scheme is validated.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».