Wall Inspector: Quadrotor Control in Wall-proximity Through Model Compensation
作者: Peiwen Yang, Weisong Wen, Runqiu Yang, Yingming Chen, Cheuk Chi Tsang
分类: cs.RO
发布日期: 2025-09-25
💡 一句话要点
提出基于吸力补偿模型预测控制的四旋翼近墙稳定控制方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 四旋翼 近墙飞行 模型预测控制 气动效应 吸力补偿
📋 核心要点
- 近墙环境下的四旋翼飞行受到复杂气动效应影响，产生不稳定的吸力，导致控制困难和潜在碰撞风险。
- 论文提出基于物理的吸力模型，并设计吸力补偿模型预测控制（SC-MPC）框架，以提高近墙飞行的稳定性和轨迹跟踪精度。
- 实验结果表明，SC-MPC在位置控制精度上显著优于PID和标准MPC，X/Y轴RMSE分别提升74%/79%和60%/53%。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种全面的解决方案，旨在解决四旋翼飞行器在近墙城市或室内环境（如检查和搜救任务）中安全运行所面临的挑战，即由近墙效应引起的未建模气动影响。这种影响会产生复杂的涡流，导致不稳定的吸力，可能引起危险的振动或碰撞。该方案包括：（1）一个基于物理的吸力模型，明确描述了吸力对旋翼速度和墙壁距离的依赖性；（2）一个吸力补偿模型预测控制（SC-MPC）框架，旨在确保近墙操作期间的精确和稳定的轨迹跟踪。所提出的SC-MPC框架包含一个增强的动力学模型，该模型考虑了吸力效应，并将其构建为一个因子图优化问题，集成了系统动力学约束、轨迹跟踪目标、控制输入平滑性要求和执行器物理限制。吸力模型参数通过在不同操作条件下进行的大量实验测量进行系统地识别。实验验证表明，SC-MPC具有卓越的性能，在X轴和Y轴位置控制中分别实现了2.1厘米和2.0厘米的均方根误差（RMSE），与级联比例-积分-微分（PID）控制相比，分别提高了74%和79%，与标准MPC相比，分别提高了60%和53%。相应的平均绝对误差（MAE）指标（X轴1.2厘米，Y轴1.4厘米）同样优于两种基线方法。评估平台采用了一种导管式四旋翼设计，该设计提供了碰撞保护，同时保持了空气动力学效率。为了方便重现性和社区采用，我们已经开源了完整的实现，可在https://anonymous.4open.science/r/SC-MPC-6A61获得。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决四旋翼飞行器在近墙环境中由于未建模气动效应（主要是吸力）而导致的控制精度下降和稳定性问题。现有方法，如PID控制和标准MPC，无法有效应对这种吸力带来的干扰，导致轨迹跟踪误差增大，甚至可能发生碰撞。
核心思路：论文的核心思路是通过建立精确的吸力模型，并在模型预测控制框架中进行补偿，从而提高四旋翼在近墙环境中的控制性能。这种方法能够预测并抵消吸力对飞行器的影响，实现更精确的轨迹跟踪和更稳定的飞行姿态。
技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 基于物理的吸力模型建立，该模型描述了吸力与旋翼速度和墙壁距离之间的关系。2) 吸力补偿模型预测控制（SC-MPC）框架，该框架将吸力模型集成到四旋翼的动力学模型中。3) 因子图优化，用于求解SC-MPC问题，同时考虑系统动力学约束、轨迹跟踪目标、控制输入平滑性要求和执行器物理限制。4) 实验验证，通过实际飞行实验评估SC-MPC的性能。
关键创新：最重要的技术创新点在于吸力模型的建立和SC-MPC框架的设计。吸力模型能够准确描述近墙效应，而SC-MPC框架能够有效地利用该模型进行控制，从而显著提高近墙飞行的性能。与现有方法相比，SC-MPC能够更精确地预测和补偿吸力，从而实现更稳定的飞行和更精确的轨迹跟踪。
关键设计：吸力模型参数通过实验数据进行系统辨识。SC-MPC框架采用因子图优化方法，将系统动力学、轨迹跟踪、控制输入平滑性和执行器限制等约束集成到一个统一的优化问题中。目标函数的设计需要权衡轨迹跟踪精度、控制输入平滑性和执行器负载。此外，导管式四旋翼设计提供了碰撞保护，同时保持了空气动力学效率。
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的SC-MPC方法在X轴和Y轴位置控制中分别实现了2.1厘米和2.0厘米的均方根误差（RMSE），与级联PID控制相比，分别提高了74%和79%，与标准MPC相比，分别提高了60%和53%。相应的平均绝对误差（MAE）指标（X轴1.2厘米，Y轴1.4厘米）同样优于两种基线方法。这些结果表明，SC-MPC能够显著提高四旋翼飞行器在近墙环境中的控制精度和稳定性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多种场景，如建筑物检测、桥梁检测、隧道检测等。在这些场景中，四旋翼飞行器需要在近墙或狭窄空间内进行精确操作。通过应用该技术，可以提高飞行器的安全性和效率，降低人工操作的风险和成本。未来，该技术还可扩展到其他类型的机器人，如地面机器人和水下机器人，以解决类似的环境感知和控制问题。
📄 摘要（原文）
The safe operation of quadrotors in near-wall urban or indoor environments (e.g., inspection and search-and-rescue missions) is challenged by unmodeled aerodynamic effects arising from wall-proximity. It generates complex vortices that induce destabilizing suction forces, potentially leading to hazardous vibrations or collisions. This paper presents a comprehensive solution featuring (1) a physics-based suction force model that explicitly characterizes the dependency on both rotor speed and wall distance, and (2) a suction-compensated model predictive control (SC-MPC) framework designed to ensure accurate and stable trajectory tracking during wall-proximity operations. The proposed SC-MPC framework incorporates an enhanced dynamics model that accounts for suction force effects, formulated as a factor graph optimization problem integrating system dynamics constraints, trajectory tracking objectives, control input smoothness requirements, and actuator physical limitations. The suction force model parameters are systematically identified through extensive experimental measurements across varying operational conditions. Experimental validation demonstrates SC-MPC's superior performance, achieving 2.1 cm root mean squared error (RMSE) in X-axis and 2.0 cm RMSE in Y-axis position control - representing 74% and 79% improvements over cascaded proportional-integral-derivative (PID) control, and 60% and 53% improvements over standard MPC respectively. The corresponding mean absolute error (MAE) metrics (1.2 cm X-axis, 1.4 cm Y-axis) similarly outperform both baselines. The evaluation platform employs a ducted quadrotor design that provides collision protection while maintaining aerodynamic efficiency. To facilitate reproducibility and community adoption, we have open-sourced our complete implementation, available at https://anonymous.4open.science/r/SC-MPC-6A61.