In this paper, we analyze the effect of time delay dynamics on controller design for Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) with vision based navigation. Time delay is an inevitable phenomenon in cyber-physical systems, and has important implications on controller design and trajectory generation for UAVs. The impact of time delay on UAV dynamics increases with the use of the slower vision based navigation stack. We show that the existing models in the literature, which exclude time delay, are unsuitable for controller tuning since a trivial solution for minimizing an error cost functional always exists. The trivial solution that we identify suggests use of infinite controller gains to achieve optimal performance, which contradicts practical findings. We avoid such shortcomings by introducing a novel nonlinear time delay model for UAVs, and then obtain a set of linear decoupled models corresponding to each of the UAV control loops. The cost functional of the linearized time delay model of angular and altitude dynamics is analyzed, and in contrast to the delay-free models, we show the existence of finite optimal controller parameters. Due to the use of time delay models, we experimentally show that the proposed model accurately represents system stability limits. Due to time delay consideration, we achieved a tracking results of RMSE 5.01 cm when tracking a lemniscate trajectory with a peak velocity of 2.09 m/s using visual odometry (VO) based UAV navigation, which is on par with the state-of-the-art.


翻译:在本文中,我们分析了时间延迟动态对有视觉导航导航的无人驾驶航空飞行器(无人驾驶飞行器)控制设计控制器设计的影响。时间延迟是网络物理系统中不可避免的现象,对无人驾驶飞行器的控制器设计和轨迹生成具有重要影响。时间延迟对无人驾驶飞行器动态的影响随着使用较慢的基于视觉的导航堆叠而增加。我们表明,文献中排除时间延迟的现有模型不适合控制器调试,因为总是存在一个将错误成本功能最小化的微小解决方案。我们发现的微小解决方案建议使用无限控制器收益实现最佳性能,这与实际发现相矛盾。我们避免了这些缺陷,为无人驾驶飞行器引入了一个新的非线性时间延迟模型,并随后获得了一套与无人驾驶飞行器控制圈相对应的线性分解模型。我们分析了三角和高度动态动态的线性延迟模型的成本功能,与无延迟模型相比,我们展示了有限的最佳控制器参数。由于使用时间延迟模型,我们实验性地显示,拟议模型准确地代表了系统稳定度的轨道模型,在2号飞行轨道上进行了跟踪。

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