Flatness-Preserving Residual Learning for Real-Time Tight Quadrotor Formation Flight
作者: Pei-An Hsieh, Fengjun Yang, Nikolai Matni, M. Ani Hsieh
分类: cs.RO, eess.SY
发布日期: 2026-07-14
备注: Accepted at IROS 26'
💡 一句话要点
提出物理信息残差动态学习框架以解决四旋翼编队飞行中的气动干扰问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 四旋翼 编队飞行 气动干扰 动态学习 控制器设计 微分平坦性 反馈线性化 实验验证
📋 核心要点
- 现有的四旋翼编队飞行方法未能有效处理气动干扰，导致飞行稳定性差和碰撞风险高。
- 本文提出了一种物理信息残差动态学习框架，能够捕捉复杂气动相互作用并保持系统的微分平坦性。
- 实验结果表明，该框架在跟踪精度上比传统方法提高了31%，且计算效率显著提升。
📝 摘要（中文）
四旋翼在紧凑编队飞行中受到气动干扰的影响，尤其是下洗气流，可能导致严重的碰撞。为此，本文提出了一种物理信息残差动态学习框架，能够捕捉复杂的气动相互作用，同时确保多四旋翼系统保持微分平坦性。利用这一平坦性，我们设计了一种计算效率高的反馈线性化控制器，能够通过前馈补偿抵消气动干扰。硬件实验表明，该框架相比于传统基线平均跟踪误差降低了31%。我们的轻量级方法在计算量上比最先进的非线性模型预测控制（NMPC）减少了一个数量级，同时保持了相似的跟踪性能。我们首次展示了在不到30秒的训练数据和5毫秒的循环率下实现稳定的紧凑编队飞行，开启了对计算受限飞行堆栈的高保真气动补偿。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决四旋翼在紧凑编队飞行中受到的气动干扰问题，现有方法未能有效建模这些复杂的气动相互作用，导致飞行稳定性不足和碰撞风险增加。
核心思路：我们提出的物理信息残差动态学习框架通过捕捉气动相互作用，确保多四旋翼系统保持微分平坦性，从而设计出高效的反馈线性化控制器，能够抵消气动干扰。
技术框架：该框架包括数据采集、动态建模、控制器设计和实验验证四个主要模块。首先，通过硬件实验收集飞行数据，然后利用这些数据训练残差动态模型，最后设计反馈线性化控制器进行飞行控制。
关键创新：本研究的创新点在于首次将物理信息与残差学习结合，确保了系统的微分平坦性，同时实现了高效的气动干扰补偿，与现有的非线性模型预测控制方法相比，计算需求显著降低。
关键设计：在设计中，我们采用了特定的损失函数来优化模型的训练，并使用了轻量级的神经网络结构，以确保在有限的计算资源下实现高效的控制性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提出的框架在跟踪精度上相比于传统基线平均降低了31%，并且在计算效率上比最先进的非线性模型预测控制方法减少了一个数量级，证明了其在实际应用中的有效性和优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用场景包括无人机编队、农业喷洒、物流运输等领域，能够在复杂气动环境中实现高效稳定的飞行控制。未来，该框架有望推动更多计算受限的无人系统在动态环境中的应用，提升其自主飞行能力和安全性。
📄 摘要（原文）
Quadrotors flying in tight formations are severely affected by turbulent aerodynamic interactions, such as downwash, that can cause catastrophic collisions if left unmodeled. To compensate for these effects, we propose a physics-informed residual dynamics learning framework that captures complex aerodynamic interactions while ensuring the joint multi-quadrotor system remains differentially flat. We leverage this preserved flatness to design a computationally efficient feedback linearization controller that is easily tunable with linear control techniques and cancels aerodynamic disturbances via feedforward compensation. Hardware experiments demonstrate our framework reduces average tracking errors by 31% compared to nominal baselines. Crucially, our lightweight approach matches the tracking performance of state-of-the-art nonlinear model predictive control (NMPC) while requiring an order of magnitude less computation. We are the first to show that stable, tight formation flight can be achieved with under 30 seconds of training data and a 5ms loop rate, unlocking high-fidelity aerodynamic compensation for compute-constrained flight stacks.