Resumen

El vehículo aéreo no tripulado (UAV) es un sistema dinámico no lineal con incertidumbres y ruidos. Por lo tanto, un sistema de control adecuado tiene la obligación de garantizar la estabilización y la navegación del UAV. Este artículo analiza principalmente el problema de control del sistema UAV de cuatro rotores, que está influenciado por parámetros desconocidos y ruidos. Además, se propone un control de modo deslizante basado en una máquina de vectores de soporte (SVM) de compensación de errores en línea para estabilizar el sistema UAV de cuatro rotores. El controlador de modo deslizante se establece a través del análisis del modelo de dinámica del quad-rotor en el que los parámetros desconocidos son calculados por la SVM offline. Durante este proceso, se aplica el método SVM de compensación de errores adaptable en línea en este trabajo. Como los errores de modelado y los ruidos existen en el proceso de vuelo, el modo offline SVM de una sola vez no puede predecir las incertidumbres y los ruidos con precisión. La ley de control se ajusta en tiempo real introduciendo nuevos datos de muestra de entrenamiento a la SVM adaptativa en línea en el proceso de control, de modo que se garantiza la estabilidad y la robustez del vuelo. Se puede demostrar a través de los experimentos de simulación que el UAV que se unió a la SVM adaptativa en línea puede seguir la trayectoria cambiante más rápidamente de acuerdo con su modelo dinámico. En consecuencia, el método propuesto que se demuestra tiene el mejor efecto de control en el sistema UAV.

• Materias:Minería de datos Aerodinámica Cinemática Vehículo espacial Vehículo
• Subjects:Data mining Aerodynamics Kinematics Space vehicles Automobiles
• Palabras claves:sistema uav, compensación adaptativa de errores, svm offline, parámetros desconocidos, ruido, svm adaptativo, navegación de uav, vehículo aéreo no tripulado, mejores efectos de control, proceso de vuelo
• Keywords:uav system, adaptive error compensation, offline svm, unknown parameters, noise, adaptive svm, navigation of uav, unmanned aerial vehicle, better control effects, process of flight