Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Model predictive control-based trajectory generation for agile landing of unmanned aerial vehicle on a moving boat

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F24%3A00378226" target="_blank" >RIV/68407700:21230/24:00378226 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2024.119164" target="_blank" >https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2024.119164</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.oceaneng.2024.119164" target="_blank" >10.1016/j.oceaneng.2024.119164</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Model predictive control-based trajectory generation for agile landing of unmanned aerial vehicle on a moving boat

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper proposes a novel trajectory generation method based on Model Predictive Control (MPC) for agile landing of an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) onto an Unmanned Surface Vehicle (USV)’s deck in harsh conditions. The trajectory generation exploits the state predictions of the USV to create periodically updated trajectories for a multirotor UAV to precisely land on the deck of a moving USV even in cases where the deck’s inclination is continuously changing. We use an MPC-based scheme to create trajectories that consider both the UAV dynamics and the predicted states of the USV up to the first derivative of position and orientation. Compared to existing approaches, our method dynamically modifies the penalization matrices to precisely follow the corresponding states with respect to the flight phase. Especially during the landing maneuver, the UAV synchronizes attitude with the USV’s, allowing for fast landing on a tilted deck. Simulations show the method’s reliability in various sea conditions up to Rough sea (wave height 4m), outperforming state-of-the-art methods in landing speed and accuracy, with twice the precision on average. Finally, real-world experiments validate the simulation results, demonstrating robust landings on a moving USV, while all computations are performed in real-time onboard the UAV.

  • Název v anglickém jazyce

    Model predictive control-based trajectory generation for agile landing of unmanned aerial vehicle on a moving boat

  • Popis výsledku anglicky

    This paper proposes a novel trajectory generation method based on Model Predictive Control (MPC) for agile landing of an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) onto an Unmanned Surface Vehicle (USV)’s deck in harsh conditions. The trajectory generation exploits the state predictions of the USV to create periodically updated trajectories for a multirotor UAV to precisely land on the deck of a moving USV even in cases where the deck’s inclination is continuously changing. We use an MPC-based scheme to create trajectories that consider both the UAV dynamics and the predicted states of the USV up to the first derivative of position and orientation. Compared to existing approaches, our method dynamically modifies the penalization matrices to precisely follow the corresponding states with respect to the flight phase. Especially during the landing maneuver, the UAV synchronizes attitude with the USV’s, allowing for fast landing on a tilted deck. Simulations show the method’s reliability in various sea conditions up to Rough sea (wave height 4m), outperforming state-of-the-art methods in landing speed and accuracy, with twice the precision on average. Finally, real-world experiments validate the simulation results, demonstrating robust landings on a moving USV, while all computations are performed in real-time onboard the UAV.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20204 - Robotics and automatic control

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GM23-06162M" target="_blank" >GM23-06162M: TOPFLIGHT: Plánování trajektorií a misí agilních vzdušných robotů v prostředí s překážkami</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Ocean Engineering

  • ISSN

    0029-8018

  • e-ISSN

    1873-5258

  • Svazek periodika

    313

  • Číslo periodika v rámci svazku

    December

  • Stát vydavatele periodika

    GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

  • Počet stran výsledku

    15

  • Strana od-do

  • Kód UT WoS článku

    001338936100001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85206537200