Hybrid Dynamic Modelling using FeedForward and Temporal Convolutional Networks (FNN+TCN) and Robust Control Scheme for Aerial Manipulators
Notice bibliographique
Résumé
The dynamic complexity of unmanned aerial manipulators (UAMs), due to cross-coupled dynamics between the unmanned aerial vehicle (UAV) and the manipulator, challenges real-time optimal controller design. We present a novel hybrid framework for UAM modeling and optimal control for trajectory tracking using collected platform data. After analytically modeling the cross-coupled dynamics, we propose a feedforward neural network (FNN) architecture to identify the UAV’s nominal model and the cross-coupled matrices that represent the dynamic coupling between the UAV and the arm. Furthermore, we model uncertainty behaviors using a deep quantile regression model that provides explicit probability distributions at each sampling time. For this step, a deep temporal convolutional network (TCN) is used in which current and delayed states of the systems are incorporated into the model to obtain a more accurate uncertainty function, facilitating a less conservative tube-based robust controller design. Utilizing models from the FNN+TCN architecture, we propose a control scheme with linear constrained model predictive control (MPC) for translational dynamics and tube-based MPC for rotational dynamics, ensuring stability and robustness. We validate our framework’s performance through simulations and experiments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».