Control neuronal óptimo basado en observador en tiempo prescrito para UAV de seis rotores: Una novedosa estrategia de...

Área de la Ciencia:

• Robótica y Sistemas de Control
• Inteligencia Artificial
• Ingeniería Aeroespacial

Sus antecedentes:

• Los vehículos aéreos no tripulados (UAV) de seis rotores enfrentan desafíos en la asignación de recursos dentro de entornos dinámicos.
• Lograr un control de consenso óptimo con rendimiento prescrito unificado sigue siendo un obstáculo importante.

Objetivo del estudio:

• Abordar el problema del control de consenso óptimo basado en observador de tiempo prescrito para UAV de seis rotores.
• Desarrollar una estrategia eficiente de asignación de recursos con rendimiento prescrito unificado.

Principales métodos:

• Un esquema de control óptimo de tiempo prescrito que combina control de tiempo prescrito con un marco de aprendizaje por refuerzo simplificado.
• Nuevas leyes de actualización para redes neuronales de actor y crítico utilizando una función de ajuste de tiempo prescrito.
• Un observador mejorado de tiempo prescrito distribuido para la estimación de información del líder.
• Transformaciones y mapeos no lineales para requisitos de rendimiento unificados.
• Un filtro adaptativo de tiempo prescrito para gestionar la complejidad.

Principales resultados:

• Los UAV de seis rotores alcanzan un estado estable deseado dentro de un tiempo prescrito.
• Los UAV seguidores estiman con precisión la velocidad y la posición del líder dentro de un tiempo prescrito.
• El marco de control unificado simplifica la satisfacción de los requisitos de rendimiento y la implementación.
• El requisito de rendimiento global simplifica la verificación de restricciones.
• El error del filtro converge dentro del tiempo prescrito.

Conclusiones:

• El método propuesto resuelve eficazmente el problema del control de consenso óptimo para UAV de seis rotores bajo rendimiento prescrito unificado.
• El enfoque mejora la eficiencia de la asignación de recursos y la facilidad de uso del sistema de control.
• Los resultados de la simulación validan la efectividad y robustez del esquema de control diseñado.