Indoor experimental validation of MPC-based trajectory tracking for a quadcopter via a flat mapping approach
本文针对四旋翼无人机MPC轨迹跟踪问题，提出基于优化的非保守线性内近似方法处理平坦输出空间中的非凸输入约束，并通过室内实验验证了方法的有效性。
2023-04-19 cs.SY eess.SY
Low-cost adaptive obstacle avoidance trajectory control for express delivery drone
本文针对快递无人机避障轨迹控制问题，提出一种低成本、可适配不同轴距的非线性自适应学习控制器，结合非线性变增益与极值搜索算法以抑制超调和缩短调节时间，并通过仿真验证其在典型无碰撞轨迹下的有效性。
2024-03-29 cs.SY eess.SY
A Kinodynamic Aggressive Trajectory Planner For Narrow Passages
University of Michigan（密歇根大学）
本文提出KAT算法，通过RRT生成近holonomic路径并调整以满足非holonomic约束，将全局约束问题转化为局部约束问题，从而在模拟环境中有效规划四旋翼通过狭窄通道的高速轨迹。
2017-09-16 cs.SY eess.SY
Deep Q-Learning-Based Gain Scheduling for Nonlinear Quadcopter Dynamics
University of Arizona（亚利桑那大学）
本文提出基于深度Q学习的非线性四旋翼轨迹跟踪增益调度方法，通过预认证增益向量和实时调整反馈激进程度，实现安全且高效的轨迹跟踪与姿态控制。
2026-03-03 cs.SY eess.SY math.DS
Accurate Tracking of Aggressive Quadrotor Trajectories using Incremental Nonlinear Dynamic Inversion and Differential Flatness
Massachusetts Institute of Technology (MIT)（麻省理工学院）
本文提出了一种新的控制律，用于跟踪四旋翼的位置、偏航角及其至四阶导数，包括速度、加速度、加加速度和加加加速度以及偏航速率和偏航加速度。通过基于四旋翼动力学的微分平坦性，使用前馈输入跟踪加加速度和加加加速度。通过闭环电机速度控制，直接控制机体扭矩以实现加加加速度跟踪。控制器利用增量非线性动态逆反（INDI）在外部干扰如空气动力学阻力的情况下实现对线性和角加速度的鲁棒跟踪。通过响应分析严格分析所提出的控制律，并通过实验演示。控制器使四旋翼无人机能够跟踪复杂的3D轨迹，达到最高12.9 m/s的速度和2.1g的加速度，同时保持均方根跟踪误差仅为6.6 cm，在约18m×7m×3m的飞行体积内。此外，通过在飞行测试中附加拖板和在悬停时拉拽无人机来演示控制器的鲁棒性。
2020-06-07 cs.RO cs.SY eess.SY
Adaptive Digital PID Control of a Quadcopter with Unknown Dynamics
University of Michigan（密歇根大学）；MIT（麻省理工学院）
针对动力学未知的四轴飞行器，提出了一种自适应自动驾驶仪。为此，PX 4自动驾驶仪的结构进行了修改，以取代反馈和前馈控制器的自适应控制法律的基础上追溯成本自适应控制（RCAC）。本文提供了一个数值研究的性能的自适应自动驾驶仪的四轴飞行器与未知的动态。为了反映先验建模信息的缺乏，所有的自适应数字控制器初始化为零增益。此外，改变四轴飞行器的转动惯量来测试自适应自动驾驶仪的鲁棒性。在所有测试案例中，车辆被命令遵循给定的轨迹，并检查由此产生的性能。
2020-05-31 cs.RO cs.SY eess.SY
Learning Based Model Predictive Control for Quadcopters with Dual Gaussian Process
四轴飞行器控制中的一个重要问题是系统的精确动态模型是非线性的、复杂的并且获得成本高。这在实践中限制了可实现的控制性能。基于高斯过程（GP）的估计是从输入/输出数据中学习未知动态的有效工具。然而，传统的基于GP的控制方法往往忽略了计算成本与积累的数据在系统的操作过程中，以及如何处理遗忘在连续自适应。在本文中，我们提出了一种新的双高斯过程（DGP）的模型预测控制策略，提高了性能的四轴飞行器在轨迹跟踪。生物启发的DGP结构是长期GP和短期GP的组合，其中长期GP用于将学习的知识保持在记忆中，而短期GP用于在在线操作期间快速补偿未知动态。此外，提出了一种新的递归在线更新策略的短期GP不断提高学习模型在线操作过程中的一种有效的方式。数值仿真结果表明了该策略的有效性。
2021-12-22 cs.SY eess.SY
Modelling, identification and geometric control of autonomous quadcopters for agile maneuvering
Institute for Computer Science and Control（计算机科学与控制研究所）；Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）
本研究提出一套多步骤流程，涵盖自主四旋翼的动力学建模、参数辨识与非线性轨迹跟踪控制器设计，旨在加快新机型调试以快速实现高精度敏捷机动，并通过自研平台的实飞实验验证了方法性能。
2023-06-16 cs.RO cs.SY eess.SY
End-to-end Neural Network Based Quadcopter control
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）；European Space Agency（欧洲空间局）
针对四旋翼飞行器神经网络控制器的仿真现实差距与内环限制问题，提出端到端G&CNets与自适应力矩补偿策略，在能量最优性和鲁棒性上优于传统微分平坦性控制器。
2023-06-22 cs.RO cs.SY eess.SY
Design of Adaptive PID Controller Based On Asynchronous Advantage Actor Critic Learning Method for QuadCopter Control
Sharif University of Technology（谢里夫理工大学）
本文提出一种将A3C强化学习算法与PID控制器结合的四旋翼控制方法，利用并行智能体动态优化PID参数，仿真表明其比A2C方法收敛更快、性能更优。
2026-09-21 cs.RO cs.SY eess.SY
Flatness-Based Geometric Path Following via Guiding Vector Fields
本文提出基于平坦性的几何控制（FGC），融合引导向量场与微分平坦性控制，消除时间参数化轨迹需求，实现路径跟踪的指数收敛，并扩展至无奇点情形。
2026-10-07 cs.SY eess.SY
Backflipping with Miniature Quadcopters by Gaussian Process Based Control and Planning
Institute for Computer Science and Control（计算机科学与控制研究所）；Széchenyi István University（塞切尼伊什特万大学）；Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）
本文提出了两种控制方法进行后空翻机动与微型四轴飞行器。首先，现有的前馈控制方法进行了改进，通过贝叶斯优化找到最佳序列的运动基元，使用替代高斯过程模型。为了评估代价函数，在仿真环境中重复执行翻转机动。第二种方法是基于闭环控制，它包括两个主要步骤：第一个新的鲁棒，自适应控制器的设计提供可靠的参考跟踪，即使在模型的不确定性。控制器的构造是通过用高斯过程来扩充无人机的标称模型，该高斯过程是通过使用测量数据来训练的。其次，提出了一种有效的轨迹规划算法，该算法只使用二次规划来设计翻转机动的可行轨迹。这两种方法在模拟和实际实验中使用Bitcraze Crazyflie 2.1四轴飞行器进行了分析。
2023-03-10 cs.RO cs.SY eess.SY
Aerobatic Trajectory Generation for a VTOL Fixed-Wing Aircraft Using Differential Flatness
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
提出了一种新的垂直起降尾翼式飞翼飞机特技飞行轨迹生成算法。该算法不同于现有的固定翼轨迹生成方法，因为它考虑了一个现实的六自由度（6DOF）飞行动力学模型，包括空气动力学方程。使用一个全球性的动力学模型，使生成的特技飞行轨迹，利用整个飞行包线，使敏捷机动通过失速制度，侧身不协调的飞行，倒置飞行等的方法使用的微分平坦性的全球尾座飞翼动力学，这是在这项工作中得出的。通过在差分平坦输出空间中执行快照最小化，获得了适合于在线运动规划的计算高效的算法。该算法被证明在广泛的飞行实验，包括六个特技动作，时间最优的无人机赛车轨迹，和一个类似于飞行表演的特技序列三个tailsitter飞机。
2022-07-07 cs.RO cs.SY eess.SY
Flight Control of Sliding Arm Quadcopter with Dynamic Structural Parameters
University of Cincinnati（辛辛那提大学）
介绍了一种新型四轴飞行器的概念设计和飞行控制器设计。该设计能够在飞行过程中变形无人机的形状，以实现位置和姿态控制。我们考虑的动态重心（CoG），导致连续变化的惯性矩（MoI）参数的无人机在这个设计。这些动态结构参数对系统的稳定性和控制起着至关重要的作用。四轴飞行器臂长是一个可变参数，采用基于姿态反馈的控制律进行驱动。实时计算MoI参数，并将其纳入系统的运动方程中。无人机利用螺旋桨的角运动和可变的四轴飞行器臂长进行定位和导航控制。CoG的运动空间是一个设计参数，它受致动器限制和系统稳定性要求的约束。详细介绍了该系统的运动方程、飞行控制器设计和可能的应用。此外，建议的形状变化的无人机系统的航路点导航任务和复杂的轨迹跟踪的比较数值模拟进行评估。
2020-04-27 cs.RO cs.SY eess.SY
Flatness-based trajectory planning for 3D overhead cranes with friction compensation and collision avoidance
Departamento de Informatica e Ingenieria de Sistemas (DIIS)（信息与系统工程系（DIIS））；Instituto de Investigacion en Ingenieria de Aragon (I3A)（阿列尼亚工程研究所（I3A））；Universidad de Zaragoza（萨拉戈塔大学）
本文提出一种利用微分平坦性优化3D龙门起重机轨迹生成方法，通过直接纳入非线性摩擦和碰撞避免等复杂约束，实现安全高效的运动控制。
2026-05-15 cs.RO cs.SY eess.SY
Deep Reinforcement Learning-based Quadcopter Controller: A Practical Approach and Experiments
Sejong University（世宗大学）
针对四旋翼无人机建模难、控制性能难保障的问题，提出一种端到端深度强化学习控制器，通过新型演员-评论家架构和动力学仿真器训练，在Crazyflie平台零微调实现复杂轨迹跟踪，验证了有效性与弥合 sim2real 差距的能力。
2024-06-18 cs.RO cs.SY eess.SY
Flatness-based control of a Timoshenko beam
Johannes Kepler University Linz（林茨约翰·开普勒大学）；Otto von Guericke University Magdeburg（马格德堡奥托·冯·格里克大学）；Saarland University（萨尔兰大学）
本文提出基于超双曲控制器形式的扁平化控制方法，用于超双曲多输入系统，通过数值模拟验证了Timoshenko梁的轨迹跟踪和闭环稳定性。
2026-04-01 cs.SY eess.SY math.OC
Adaptive Gain Scheduling using Reinforcement Learning for Quadcopter Control
Stanford University（斯坦福大学）
本研究提出用强化学习PPO训练策略以在飞行中调整四旋翼级联反馈控制器增益，经实验验证其相比静态增益控制器可降低40%以上的轨迹跟踪误差。
2024-03-12 cs.LG cs.RO cs.SY
Optimal Trajectory Planning and Model Predictive Control of Underactuated Marine Surface Vessels using a Flatness-Based Approach
本文提出了一种改进的方法来解决欠驱动海洋水面船舶的动态优化问题。为此，微分平坦的数学模型，假设充分的驱动被利用，以获得一个有效的表示有限维非线性规划问题，这反过来又被限制适用于欠驱动的情况下。它示出了如何平坦的输出的属性可以用于生成的初始猜测中使用的静态和动态障碍物的存在下的优化算法。作为一个例子，能量最优点到点轨迹规划的非线性三自由度动力学模型的欠驱动水面船舶进行。输入约束，无论是在速率和幅度以及状态约束，由于凸和非凸的障碍物在该地区的操作被认为是一个具有挑战性的情况下的模拟结果报告。此外，使用模型预测控制的轨迹跟踪控制器的扩展，其中基于平坦度的直接方法的好处允许引入不均匀的采样时间，这有助于实现长的预测范围，同时保持短期的精度和实时能力。这也验证了在模拟中，在环境干扰，动态障碍和参数失配的形式引入额外的干扰。
2021-01-29 cs.SY eess.SY math.OC
Real-Time Trajectory Generation for Soft Robot Manipulators Using Differential Flatness
Boston University（波士顿大学）
针对软体机械臂轨迹计算难的问题，提出基于微分平坦性的两步实时轨迹生成方法，经仿真验证比实时速度快23倍，可支撑安全关键场景下的快速可验证重规划。
2024-12-11 cs.RO cs.SY eess.SY
Numerical Discretization Schemes that Preserve Flatness
针对一般离散化无法保持系统平坦性的问题，本文基于离散化映射概念，受前期工作启发，构建了可保持平坦性的数值离散格式。
2025-11-14 cs.SY eess.SY
A Rapid Iterative Trajectory Planning Method for Automated Parking through Differential Flatness
State Key Laboratory of Industrial Control Technology（工业控制技术国家重点实验室）；Ningbo Innovation Center（宁波创新中心）
针对自动泊车中路径速度分解轨迹规划存在的快速精确避障冲突及换挡点控制可行性不足问题，提出基于微分平坦性的快速迭代方法，通过新颖避障框架和末端平滑约束提升性能，仿真与实车实验验证其优越性与适用性。
2025-08-23 cs.RO cs.SY eess.SY
Integrated Design and Control of a Robotic Arm on a Quadcopter for Enhanced Package Delivery
University of California, Irvine（加州大学欧文分校）；California State University, Long Beach（加州州立大学长滩分校）
本文研究四旋翼无人机集成机械臂的包裹递送系统，基于SolidWorks和MATLAB Simscape完成设计与仿真，对比PID与MRAC控制器，证明PID轨迹跟踪更优且RMS误差更低，MRAC则更具动态适应性。
2024-10-20 cs.RO cs.SY eess.SY
Trajectory Tracking for Tilted Hexarotors with Concurrent Attitude Regulation
针对倾斜六旋翼，提出基于微分平坦性和分层非线性的两种控制架构，实现轨迹跟踪与姿态调节，并比较其精度、输入与鲁棒性。
2023-10-14 cs.SY eess.SY
Learning Flatness-Preserving Residuals for Pure-Feedback Systems
University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）
本文提出了一种学习保持平坦性的残差方法，用于纯反馈系统，通过下三角结构保持系统平坦性，并在四旋翼模拟中验证了其优越的跟踪性能和效率。
2026-01-27 cs.SY eess.SY
Scalable Distributed Nonlinear Control Under Flatness-Preserving Coupling
GRASP Laboratory, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学 GRASP 实验室）；Sibley School of Mechanical and Aerospace Engineering, Cornell University（康奈尔大学 Sibley 机械与航空航天工程学院）
研究了动态耦合下非线性差分平坦子系统的分布式控制，提出保持平坦性的耦合方法，确保局部平坦输出保持整体系统平坦性，并设计分布式控制器实现可扩展轨迹跟踪。
2026-03-14 cs.SY eess.SY
Stream Function-Based Navigation for Complex Quadcopter Obstacle Avoidance
GIPSA-lab, Université Grenoble Alpes - CNRS（格拉诺布尔大学实验室，格拉诺布尔大学-国家科学研究中心）；Department of Mechanical Engineering, Dalhousie University（达勒豪西大学机械工程系）；Advanced Control and Mechatronics Laboratory, Department of Mechanical Engineering, Dalhousie University（达勒豪西大学先进控制与机电实验室，机械工程系）
提出基于流函数的避障导航系统，结合涡流面法与MPC-HOCBF控制器，实现四旋翼在复杂部分观测环境中的实时安全避障。
2025-07-13 cs.RO cs.SY eess.SY
Finding a Feasible Initial Solution for Flatness-Based Multi-Link Manipulator Motion Planning under State and Control Constraints
Denso IT Laboratory（电装IT实验室）
本文提出一种方法，在非凸优化问题中寻找可行点并可靠求解，用于在状态和控制约束下规划多连杆机械臂的设定点运动。通过分析最终时间效应，构造初始可行解，结合线性规划和递归逆动力学算法进行数值实验验证。
2017-03-15 cs.RO cs.SY eess.SY
Coordinated Incremental Trajectory Tracking of a Tailsitter Drone
Faculty of Aerospace Engineering, Delft University of Technology（代尔夫特理工大学航空航天工程学院）
研究倾转旋翼无人机协同飞行的轨迹跟踪，基于简化空气动力学模型推导解析微分平坦变换，用旋转矩阵避免欧拉角模糊性，扩展控制器适用性，经实验验证在特定飞行状态的优势。
2026-07-14 cs.RO cs.SY eess.SY
From output regulation theory to flatness based tracking: a bridge for linear systems
Technische Universität Darmstadt（达姆施塔特工业大学）
本文比较了多变量线性系统轨迹跟踪中的输出调节理论与基于平坦度的跟踪方法，提出了一种调节方程的解析解，并建立了两者之间的联系，展示了两种方法在特定系统中产生相同控制律的机制。
2016-12-05 cs.SY eess.SY
Differential Flatness of Quasi-Static Slider-Pusher Models with Applications in Control
Ghent University（根特大学）
本文针对平面滑块-推杆系统，基于准静态极限面模型证明了多边形滑块与圆形推杆系统的微分平坦性，并以质心为平坦输出，进而提出级联准静态反馈和动态反馈线性化两种轨迹跟踪控制策略，通过仿真与实物实验验证了其有效性。
2025-11-06 cs.SY eess.SY
SLAM-Based Navigation and Fault Resilience in a Surveillance Quadcopter with Embedded Vision Systems
Guru Gobind Singh Indraprastha University（古鲁·戈宾德·辛格·因德拉普拉斯塔大学）；Delhi Skill and Entrepreneurship University (DSEU)（德里技能与创业大学（DSEU））；Delhi Institute of Tool Engineering（德里工具工程学院）
本文提出监控四旋翼Veg，集成视觉SLAM、级联控制、故障检测与嵌入式视觉，实现GPS无关导航、航点规划及紧急降落，并验证于仿真和实际测试。
2025-04-23 cs.CV cs.RO cs.SY
Differential-Flatness and Control of Quadrotor(s) with a Payload Suspended through Flexible Cable(s)
University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）；Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
本文研究了三种四旋翼系统动力学，利用微分平坦性设计轨迹规划方法，针对柔性电缆悬挂载荷的高维非完整系统提出线性化运动方程和LQR控制器。
2017-11-14 cs.SY eess.SY math.OC
Flatness-based Neural Network Control of DC-DC Converters
The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）
本文提出一种结合微分平坦性与神经网络策略学习的框架，用于控制DC-DC变换器，在降压、升压等拓扑上验证了轨迹一致性与扰动下的稳定调节。
2026-10-01 cs.SY eess.SY
Benchmarking of Flatness-based Control of the Heat Equation
本文对基于平坦性的热方程控制设计进行基准测试，逐步推导输入信号并分析参数影响，针对纯铝和38Si7钢的一维Neumann边界驱动问题验证了方法的现实适用性。
2023-12-04 cs.CE cs.SY eess.SY
In-domain control of a heat equation: an approach combining zero-dynamics inverse and differential flatness
Southwest Jiaotong University（西南交通大学）；Polytechnique Montreal（蒙特利尔高等理工学院）
本文提出结合零动力逆与微分平坦控制的方法，用于域内热方程的设定点控制，通过格林函数基于参考轨迹分解解决多输入多输出系统的运动规划问题。
2015-11-02 cs.SY eess.SY math.OC
Flatness-based motion planning for a non-uniform moving cantilever Euler-Bernoulli beam with a tip-mass
本文针对带末端质量的非均匀移动悬臂欧拉-伯努利梁，提出基于平坦度的运动规划方法，利用生成函数扩展解决PDE-ODE耦合模型的轨迹转移问题，并证明可行条件，通过仿真与实验验证。
2024-07-23 cs.SY eess.SY
Active Disturbance Rejection Based Robust Trajectory Tracking Controller Design in State Space
University of Wollongong（伍伦贡大学）；Shanghai University of Electric Power（上海电力大学）
本文提出了一种基于活动扰动抵消的态空间鲁棒轨迹跟踪控制器设计方法，能够补偿匹配和不匹配的扰动，通过虚构设计变量（即微分平坦输出）生成鲁棒的状态和控制输入参考，并利用微分平坦性和扰动观测器估计扰动，采用布鲁诺夫斯基标准型和多项式矩阵型方法提出两种不同的鲁棒控制器设计技术，通过双质量弹簧阻尼系统研究鲁棒位置控制问题以验证所提的鲁棒控制器。
2019-03-13 cs.SY eess.SY
Spherical Pendulum with Quad-Rotor Thrust Vectoring Actuation -- A Novel Mechatronics and Control Benchmark Platform
本文提出一种由四旋翼推力矢量驱动的2自由度球面摆控制基准平台，通过对比SPL、SFL和PFL三种非线性控制策略，结合仿真与实验验证了轨迹跟踪性能与系统鲁棒性。
2025-06-27 cs.SY eess.SY
Motion Optimization for Musculoskeletal Dynamics: A Flatness-Based Polynomial Approach
介绍了一种新的肌肉骨骼动力学模型轨迹优化方法。该模型结合了由神经控制输入驱动的Hill型模型描述的刚体和肌肉动力学。我们的目标是找到输入和状态轨迹是最佳的最小努力的目标，并满足与肌肉骨骼模型相关的约束。努力的度量由激动肌-拮抗肌的成对平均力的积分给出。将非线性系统的平坦参数化和平方和优化的概念相结合，得到一种方法，该方法消除了配点法中存在的众多动态约束。在终端平衡的情况下，优化问题归结为一个可行的线性规划，并对更一般的多项式优化问题给出了递归可行性证明。本文的方法可以作为快速和有效的分层和滚动时域控制方案的求解器的基础。最后给出了两个仿真例子来说明所提出的方法
2020-08-12 cs.SY eess.SY math.OC
Design of a Trajectory Tracking Controller for a Nanoquadcopter
École Polytechnique de Montréal（蒙特利尔综合理工学院）；Polytechnique Montreal（蒙特利尔综合理工学院）
本文设计了基于数学模型的四旋翼飞行器位置与轨迹控制算法，并通过仿真与实机测试验证了LQT控制器在轨迹跟踪中的优越性。
2016-08-20 cs.RO cs.SY eess.SY
A Quadratic Control Framework for Dynamic Systems
本文提出统一二次控制框架，结合LQR与iLQR实现线性和非线性离散系统的轨迹跟踪，并可与MPC集成增强鲁棒性。
2025-04-24 cs.SY eess.SY
Trajectory Tracking Control with Flat Inputs and a Dynamic Compensator
Institute of Control Engineering, Universität der Bundeswehr München（德国联邦国防军慕尼黑大学控制工程系）；Institute of Electrical Drive Systems and Power Electronics, Technische Universität München（慕尼黑工业大学电气驱动系统与电力电子研究所）
提出一种基于平坦输入和动态补偿器的跟踪控制器，适用于具有稳定内部动态的可观测系统，并在变长摆锤（具有相对度奇点的非平坦非线性系统）上验证性能。
2012-11-25 cs.SY eess.SY math.DS
Computationally Efficient Trajectory Optimization for Linear Control Systems with Input and State Constraints
Technische Universität München（慕尼黑工业大学）
提出一种基于连续时间平坦性输出参数化与约束多项式非正性参数化的轨迹生成方法，将线性二次问题转化为二次规划或线性规划，实现高优化时域约束系统的高效计算。
2012-11-25 cs.SY eess.SY math.OC
Minimum Snap Trajectory Generation and Control for an Under-actuated Flapping Wing Aerial Vehicle
Zhejiang Laboratory（之江实验室）；Zhejiang University（浙江大学）；Shanghai NIO Automobile Co., Ltd.（上海蔚来汽车有限公司）；Nankai University（南开大学）
针对欠驱动扑翼飞行器，本文利用微分平坦性生成最小加加速度轨迹，并结合鲁棒与切换控制实现跟踪，通过Lyapunov分析保证稳定性，实验验证了三维真实飞行的闭环集成。
2023-11-02 cs.RO cs.SY eess.SY
cuNRTO: GPU-Accelerated Nonlinear Robust Trajectory Optimization
Georgia Institute of Technology, Atlanta（佐治亚理工学院, 奥斯汀）；University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校）；Deemos Corporation（德摩斯公司）
本文提出cuNRTO框架，通过CUDA实现非线性鲁棒轨迹优化，利用DR方法和ADMM算法解决SOCP约束问题，提升计算效率，实验证明在不同机器人模型上实现高达139.6倍的加速。
2026-05-16 cs.DC cs.RO cs.SY
Flat Hybrid Automata as a Class of Reachable Systems: Introductory Theory and Examples
本文提出平坦混合自动机作为可达且显式可逆的混合系统类，用于显式输入轨迹计算，并给出构造方法与示例，推广了可逆混合系统的控制。
2019-06-06 cs.SY eess.SY
Global Incremental Flight Control for Agile Maneuvering of a Tailsitter Flying Wing
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
提出了一种新的控制律，用于精确跟踪敏捷轨迹使用尾坐式飞翼无人机（UAV）之间的垂直起降（VTOL）和前飞过渡。全局控制公式能够在整个飞行包线内进行机动飞行，包括有侧滑的非协调飞行。微分平坦的非线性尾座动力学与简化的空气动力学模型。使用平坦度变换，所提出的控制器包括跟踪的位置参考以及其衍生物的速度，加速度和加加速度，以及偏航参考和偏航率。通过角速度前馈项包含加加速度和偏航率参考，改进了对具有快速变化的加速度的轨迹的跟踪。该控制器不依赖于广泛的空气动力学建模，而是使用增量非线性动态逆（INDI）计算控制更新的基础上，只有一个本地的输入输出关系，从而对简化的空气动力学方程的差异的鲁棒性。通过导出的平坦度变换，实现了非线性输入输出关系的精确反演。由此产生的控制算法在飞行测试中得到了广泛的评估，在飞行测试中，它展示了精确的轨迹跟踪和具有挑战性的敏捷机动，例如侧向飞行和转弯时的激进过渡。
2022-07-26 cs.RO cs.SY eess.SY
Online Reinforcement Learning for Safe Gain Scheduling in Nonlinear Quadrotor Control
University of Arizona（亚利桑那大学）
本文提出了一种在线强化学习框架，用于非线性四旋翼控制器的安全增益调度，通过在线选择预认证的稳定控制器增益向量，确保控制律结构，并通过限制策略到允许的增益以维持安全状态集的前向不变性，同时防止过快切换。
2026-04-18 cs.SY eess.SY
Extending Flat Motion Planning to Non-flat Systems. Experiments on Aircraft Models Using Maple
如果忽略一些与空气动力学相关的术语，则飞机模型可能被认为是扁平的。在Maple中的计算实验表明，在某些情况下，适当设计的反馈允许遵循这样的轨迹，当应用于非平坦模型时。然而，有些机动可能很难甚至不可能用这种平面近似来实现。在本文中，我们提出了一个迭代的过程来计算一个更可实现的轨迹，从平坦的参考轨迹。更确切地说，使用在前一步骤中获得的值迭代地重新评估平坦模型中的未知忽略项。该过程可以被解释为使用无限数量的导数的新的轨迹参数化，该属性可以被称为\emph{generalized flatness}。我们说明了这种方法的相关性，在飞行条件下的增加困难，从单发动机飞行，副翼滚转。
2022-05-12 cs.SC cs.SY eess.SY
A Computationally Efficient Learning-Based Model Predictive Control for Multirotors under Aerodynamic Disturbances
Ingenuity Labs Research Institute（Ingenuity Labs 研究院）
本文提出一种计算高效的基于学习的模型预测控制器，利用微分平坦性和高斯过程学习阻力表示，将控制问题转化为二阶锥规划求解，在未知气动扰动下将多旋翼轨迹跟踪误差降低达55%。
2024-02-15 cs.RO cs.SY eess.SY
Constraints on Nonlinear Finite Dimensional Flat Systems
本章提出了一种方法，以嵌入的输入/状态/输出约束在一个统一的方式到微分平坦系统的轨迹设计。为此，我们将平面输出（或参考轨迹）专门化为Bezier曲线。使用平坦性，系统的输入/状态可以表示为贝塞尔曲线平坦输出及其导数的组合。因此，我们显式地获得了输入/状态Bezier曲线的控制点的表达式作为平坦输出的控制点的组合。通过对后者的控制点施加所需的约束，我们找到了输出贝塞尔控制点的可行区域，即一组可行的参考轨迹。
2020-11-11 cs.SY eess.SY math.OC
Model Predictive Path-Following for Constrained Differentially Flat Systems
University of Toronto Institute for Aerospace Studies (UTIAS)（多伦多大学航空航天研究所（UTIAS））
本文提出一种结合前馈线性化与基于路径的模型预测控制的新型预测路径跟踪方法，通过微分平坦性将非线性问题转化为凸优化问题，并通过动态路径参考提高系统鲁棒性，实验验证了在四旋翼上优于传统轨迹跟踪控制器的性能。
2017-11-02 cs.RO cs.SY eess.SY
Optimal Control of Differentially Flat Systems is Surprisingly Easy
Old Dominion University（奥尔多明尼恩大学）；Cornell University（康奈尔大学）；Boston University（波士顿大学）；University of Delaware（特拉华大学）
针对非线性信息物理系统实时最优控制复杂度高、数值不稳定的问题，该研究利用微分平坦特性简化Euler-Lagrange方程，给出最优轨迹显式微分方程并拓展至约束场景，在双关节平面机械臂仿真中实现4.5毫秒的约束轨迹生成。
2023-08-27 cs.RO cs.SY eess.SY
