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Development of Model Predictive Controller for a Tail-Sitter VTOL UAV in Hover Flight

机译：悬停飞行尾座垂直起降无人机的模型预测控制器的开发

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This paper presents a model predictive controller (MPC) for position control of a vertical take-off and landing (VTOL) tail-sitter unmanned aerial vehicle (UAV) in hover flight. A ‘cross’ configuration quad-rotor tail-sitter UAV is designed with the capabilities for both hover and high efficiency level flight. The six-degree-of-freedom (DOF) nonlinear dynamic model of the UAV is built based on aerodynamic data obtained from wind tunnel experiments. The model predictive position controller is then developed with the augmented linearized state-space model. Measured and unmeasured disturbance model are introduced into the modeling and optimization process to improve disturbance rejection ability. The MPC controller is first verified and tuned in the hardware-in-loop (HIL) simulation environment and then implemented in an on-board flight computer for real-time indoor experiments. The simulation and experimental results show that the proposed MPC position controller has good trajectory tracking performance and robust position holding capability under the conditions of prevailing and gusty winds.
机译：本文提出了一种模型预测控制器（MPC），用于在悬停飞行中对垂直起降（VTOL）尾座式无人机（UAV）进行位置控制。一种“交叉”配置的四旋翼尾桨无人机，具有悬停和高效率水平飞行的功能。基于风洞实验获得的空气动力学数据，建立了无人机的六自由度（DOF）非线性动力学模型。然后使用增强的线性化状态空间模型开发模型预测位置控制器。在建模和优化过程中引入了可测量和不可测量的干扰模型，以提高干扰抑制能力。首先在硬件在环（HIL）仿真环境中对MPC控制器进行验证和调试，然后在机载飞行计算机中对其进行实施以进行实时室内实验。仿真和实验结果表明，所提出的MPC位置控制器在盛大风条件下具有良好的轨迹跟踪性能和强大的位置保持能力。

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