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J-GLOBAL ID：202002287453052140   整理番号：20A2037364

人工ポテンシャル場とRBFニューラルネットワークを用いたスライディングモード制御に基づくクワッドロータUAVの移動目標追跡制御と障害物回避【JST・京大機械翻訳】

A Moving Target Tracking Control and Obstacle Avoidance of Quadrotor UAV Based on Sliding Mode Control Using Artificial Potential Field and RBF Neural Networks

著者 (4件)： Chen Xuan (Jiangsu Universtiy of Science and Technology,School of Electronics and Information,Zhenjiang,212003) ,  Xue Wentao (Jiangsu Universtiy of Science and Technology,School of Electronics and Information,Zhenjiang,212003) ,  Qiu Haiyang (Jiangsu Universtiy of Science and Technology,School of Electronics and Information,Zhenjiang,212003) ,  Ye Hui (Jiangsu Universtiy of Science and Technology,School of Electronics and Information,Zhenjiang,212003)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CCC  ページ： 3828-3833  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 移動目標追跡と障害物回避の問題を解決するために,劣駆動4ロータ無人航空機(UAV)の新しい制御法を提案した。より良い目標追跡と障害物回避制御を達成するために,4ロータUAVの動的モデルを位置制御サブシステムと姿勢制御サブシステムに分離する。最初に,障害物と外部擾乱の場合の固定距離で移動目標を追跡するために,位置システムのために,人工ポテンシャル場(APF)と滑りモデル制御を組み合わせた方法を導入した。第2に,動径基底関数(RBF)ネットワークに基づくスライディングモード制御方式を,所望の値に収束する四分ロータの姿勢を確実にするために適用した。さらに,2つのサブシステムの安定性をそれぞれLyapunov理論に基づいて証明した。最後に,移動目標追跡のシミュレーション結果は,障害物と外部干渉の存在下で提案した制御方式の優位性とロバスト性を証明した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 干渉 ,  シミュレーション ,  *ネットワーク ,  ダイナミックモデル ,  制御方式 ,  無人機 ,  ロバスト性 ,  動径基底関数 ,  スライディングモード制御
準シソーラス用語： 劣駆動 ,  *ターゲット追跡 ,  *動径基底関数ニューラルネットワーク ,  *クワッドローター ,  Lyapunov理論 ,  外部擾乱 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： 人工ポテンシャル場 ,  RBFニューラルネットワーク ,  スライディングモード制御 ,  クワッドロータ ,  UAV ,  移動目標 ,  追跡制御 ,  障害物回避