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使用MPCC的扑翼微型飞行器精确轨迹跟踪
Accurate Trajectory Tracking with MPCC for Flapping-Wing MAVs

作者: Charbel Toumieh, Jack Zeng, Niel Mistry 等4人
arXiv: 2605.06042v1
分类: cs.RO
📝 论文摘要
扑翼微型飞行器相比旋翼无人机运行更安静且更安全，但实现鸟尺度扑翼飞行器的精确自主控制仍具挑战性：升力、空速和转向能力紧密耦合，且仅由少数控制输入支配。传统级联控制器将高度、速度和航向独立处理，在复杂机动中会产生持续性跟踪误差，而时间参数化轨迹跟踪需要预定义速度剖面，现有方法无法针对这些耦合动力学稳健生成此类剖面。我们通过模型预测轮廓控制（MPCC）方法同时解决这两个限制：该方法跟踪弧长参数化轨迹，同时在线优化进程，无需预定义时序。然而，MPCC需要捕捉耦合气动特性的动力学模型，且不能超出实时非线性优化的计算预算。为此，我们提出一种紧凑、连续可微的模型，该模型能够捕捉鸟尺度扑翼飞行器的主要耦合特性，从而实现实时预测控制。我们利用XFly扑翼飞行器沿圆形和三维竞速轨迹飞行进行方法验证，在最高3米/秒的速度下，实现了轨迹平均偏差6.5至9厘米，相比此前扑翼飞行器控制方法性能提升近10倍。

📊 核心分析

🎯 研究动机
- 扑翼微型飞行器(**flapping-wing micro aerial vehicles**)的精确轨迹跟踪面临**升力-空速-转向** 强耦合难题，仅有少数控制输入 - 传统**级联控制器(cascaded controllers)** 独立处理高度、速度和航向，在复杂机动中产生持续跟踪误差 - 现有时**间参数化轨迹跟踪(time-parameterized trajectory tracking)** 方法需预定义速度曲线，无法稳健应对耦合动力学
🔧 核心方法
- 采用**模型预测轮廓控制(Model Predictive Contouring Control, MPCC)**，跟踪**弧长参数化轨迹(arc-length-parameterized trajectories)**，在线优化进度，无需预定义时间 - 提出**紧凑、连续可微的动力学模型(compact, continuously differentiable model)**，捕捉鸟尺度扑翼机的主要耦合效应 - 在XFly扑翼机上验证，沿**圆形** 和**三维竞赛轨迹** 飞行，实现实时预测控制
💡 核心创新
- **首创性**：将**MPCC** 引入扑翼飞行器轨迹跟踪，同时克服级联控制器和时间参数化轨迹的局限性 - **模型创新**：提出的**紧凑可微模型** 平衡了耦合动力学精度与实时非线性优化计算预算 - **性能突破**：平均轨迹偏差仅**6.5-9 cm** （速度达3 m/s），相比先前方法提升近**10倍**
🏆 总体贡献
- 为扑翼微型飞行器提供了一种**高精度轨迹跟踪控制范式**，显著优于现有方法 - 提出的**可微动力学模型** 可作为其他扑翼机控制任务的基础 - 实验验证在真实平台上实现**亚分米级** 跟踪精度，推动鸟尺度自主飞行应用