Adaptive RISE Control for Dual-Arm Unmanned Aerial Manipulator Systems with Deep Neural Networks

📄 arXiv: 2504.05985v1 📥 PDF

作者: Yang Wang, Hai Yu, Shizhen Wu, Zhichao Yang, Jianda Han, Yongchun Fang, Xiao Liang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-04-08

💡 一句话要点

提出基于深度神经网络的自适应RISE控制，解决双臂无人机操作臂系统的动态控制难题。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 无人机操作臂 双臂机器人 深度神经网络 自适应控制 RISE控制

📋 核心要点

  1. 双臂无人机操作臂系统因质心变化和外部扰动面临动态控制难题，传统方法难以保证控制精度和鲁棒性。
  2. 论文提出基于DNN的自适应RISE控制器，利用DNN学习系统动态特性，RISE控制器保证鲁棒性和稳定性。
  3. 通过硬件实验验证了所提方法的有效性，表明其能够有效处理实际场景中的复杂性和不确定性。

📝 摘要（中文）

本文针对多旋翼无人机和机械臂组成的无人机操作臂系统，特别是双臂操作带来的动态挑战，提出了一种基于深度神经网络（DNN）的非线性自适应RISE（误差符号积分鲁棒控制）控制器。双臂运动导致系统质心（CoM）变化，影响无人机姿态。同时，未建模效应、参数不确定性和外部扰动会降低控制性能。首先，建立了双臂无人机操作臂的运动学和动力学模型。然后，提出了带有DNN前馈项的自适应RISE控制器，以有效应对内部和外部挑战。通过Lyapunov理论，严格保证了跟踪误差信号的渐近收敛性。本文首次提出了基于DNN的自适应RISE控制器设计，并进行了全面的稳定性分析。实际硬件实验验证了所提出控制方法的实用性和鲁棒性，证实了其在处理实际场景中的有效性，为双臂无人机操作臂系统的性能提供了有价值的见解。

🔬 方法详解

问题定义：双臂无人机操作臂系统的控制问题，由于双臂运动导致系统质心动态变化，以及存在未建模动态、参数不确定性和外部扰动，传统的控制方法难以保证系统的稳定性和控制精度。现有方法通常依赖于精确的系统模型，对扰动和不确定性较为敏感。

核心思路：利用深度神经网络（DNN）学习和补偿系统中的未建模动态和不确定性，结合鲁棒积分误差符号（RISE）控制器的鲁棒性，实现对双臂无人机操作臂系统的高精度控制。DNN负责前馈补偿，RISE控制器负责保证系统的稳定性和对残余误差的抑制。

技术框架：该方法首先建立双臂无人机操作臂系统的运动学和动力学模型。然后，设计一个基于DNN的前馈控制器，用于预测和补偿系统的动态特性。同时，设计一个自适应RISE控制器，用于保证系统的鲁棒性和稳定性。整个控制系统由DNN前馈控制器和自适应RISE控制器组成，DNN的输出作为RISE控制器的前馈项。

关键创新：首次将DNN与自适应RISE控制相结合，用于解决双臂无人机操作臂系统的控制问题。利用DNN学习系统的复杂动态特性，克服了传统方法对精确系统模型的依赖。同时，通过Lyapunov稳定性分析，严格证明了闭环系统的稳定性。

关键设计：DNN的网络结构（例如，层数、神经元数量）需要根据具体的系统动态特性进行调整。损失函数的设计需要考虑跟踪误差和控制输入的约束。自适应RISE控制器的参数（例如，积分增益、鲁棒增益）需要根据系统的性能指标进行调整。Lyapunov函数的设计是保证系统稳定性的关键。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

通过实际硬件实验验证了所提出控制方法的有效性。实验结果表明，该方法能够有效抑制外部扰动和未建模动态，实现对双臂无人机操作臂系统的高精度控制。具体性能数据（例如，跟踪误差、控制力矩）未在摘要中给出，但强调了其在实际场景中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于复杂环境下的无人机操作，例如桥梁检测、高空作业、灾后救援等。通过精确控制双臂操作臂，无人机可以执行更复杂的任务，提高作业效率和安全性。未来，该技术可进一步扩展到其他类型的多臂机器人系统。

📄 摘要（原文）

The unmanned aerial manipulator system, consisting of a multirotor UAV (unmanned aerial vehicle) and a manipulator, has attracted considerable interest from researchers. Nevertheless, the operation of a dual-arm manipulator poses a dynamic challenge, as the CoM (center of mass) of the system changes with manipulator movement, potentially impacting the multirotor UAV. Additionally, unmodeled effects, parameter uncertainties, and external disturbances can significantly degrade control performance, leading to unforeseen dangers. To tackle these issues, this paper proposes a nonlinear adaptive RISE (robust integral of the sign of the error) controller based on DNN (deep neural network). The first step involves establishing the kinematic and dynamic model of the dual-arm aerial manipulator. Subsequently, the adaptive RISE controller is proposed with a DNN feedforward term to effectively address both internal and external challenges. By employing Lyapunov techniques, the asymptotic convergence of the tracking error signals are guaranteed rigorously. Notably, this paper marks a pioneering effort by presenting the first DNN-based adaptive RISE controller design accompanied by a comprehensive stability analysis. To validate the practicality and robustness of the proposed control approach, several groups of actual hardware experiments are conducted. The results confirm the efficacy of the developed methodology in handling real-world scenarios, thereby offering valuable insights into the performance of the dual-arm aerial manipulator system.