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Avanzamenti nelle tecniche di presa con droni morbidi

I ricercatori migliorano le capacità dei droni morbidi per compiti di presa aerea.

Hiu Ching Cheung, Bailun Jiang, Yang Hu, Henry K. Chu, Chih-Yung Wen, Ching-Wei Chang

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I droni, o veicoli aerei senza pilota (UAV), sono diventati popolari per tante cose, tra cui consegne di pacchi e raccolta di coltivazioni. Un'area interessante è la presa aerea, in particolare usando droni morbidi che possono sollevare e trasportare oggetti delicatamente. Però, controllare questi droni mentre afferrano oggetti non è facile.

Quando un drone prende qualcosa, diventa più pesante. Questo peso extra rende più difficile prevedere come si muoverà il drone. Inoltre, deve affrontare fattori imprevisti come il vento o i cambiamenti nell'ambiente mentre è in volo. Per questo motivo, i ricercatori stanno lavorando su modi migliori per controllare questi droni durante compiti come raccogliere cose.

In questo studio, l'obiettivo è migliorare come un veicolo aereo morbido (SAV) si controlla mentre afferra oggetti. Per farlo, i ricercatori hanno incluso uno strumento speciale chiamato osservatore di disturbo nel sistema di controllo del drone. Questo strumento aiuta il drone a capire come rispondere ai cambiamenti e alle incertezze causate dal peso degli oggetti che raccoglie e da fattori esterni come il vento.

Il nuovo sistema creato, chiamato controllo predittivo non lineare basato su osservatore di disturbo (DOMPC), mostra grandi promesse. Permette al drone morbido di gestire con successo sia oggetti leggeri che pesanti. Nei test, il drone morbido è riuscito a trasportare un'importante quantità rispetto al suo stesso peso, dimostrando la sua efficacia nei compiti di afferraggio.

Introduzione alla Presa Aerea

La presa aerea implica usare droni per raccogliere oggetti mentre volano. La presa aerea morbida si concentra su griffe flessibili che possono adattarsi alla forma degli oggetti afferrati. Questo è particolarmente utile per i servizi di consegna o compiti come la raccolta di frutti. Ma controllare un drone che usa griffe morbide presenta delle sfide.

Quando un drone afferra un oggetto, deve gestire il peso extra mentre continua a volare senza intoppi. I fattori ambientali rendono tutto questo ancora più complicato. Condizioni instabili possono influenzare quanto bene il drone riesca a controllare il suo movimento.

Per affrontare queste sfide, i ricercatori hanno sviluppato sistemi che possono aiutare i droni a operare più efficacemente quando afferrano oggetti. Una strategia popolare è il controllo predittivo (MPC), che consente al drone di rimanere stabile e reattivo. Aggiungere un osservatore di disturbo può migliorare questo controllo aiutando il drone ad adattarsi a cambiamenti imprevisti.

Il Design del Veicolo Aereo Morbido

Il veicolo aereo morbido utilizzato nella ricerca ha un design unico che gli consente di Afferrare oggetti mentre è in volo. Il corpo principale del drone è leggero, fatto di materiali resistenti, il che aiuta a trasportare carichi più pesanti.

Il drone è anche dotato di una presa morbida, composta da dita che possono gonfiarsi e sgonfiarsi per tenere gli oggetti. Questa tecnologia permette al drone di afferrare forme e misure diverse in sicurezza. Il design consente al drone di passare tra stili di presa diversi a seconda di cosa sta cercando di raccogliere.

Come Funziona il Sistema di Controllo

Per rendere il drone morbido più efficace nell'afferrare, i ricercatori hanno sviluppato un sistema di controllo sofisticato. Questo sistema regola come si comporta il drone in risposta a diverse situazioni durante il volo.

Prima, il drone utilizza un dispositivo chiamato unità di misura inerziale (IMU) per sentire la sua posizione e movimento. Queste informazioni aiutano il drone a capire la sua dinamica, ovvero come si muove nell'aria.

L'osservatore di disturbo funziona analizzando questi punti dati e stimando eventuali disturbi che influenzano il movimento del drone, come cambiamenti imprevisti nel peso o nel vento. Questo feedback in tempo reale consente al drone di regolare rapidamente i suoi input di controllo, mantenendolo stabile mentre afferra oggetti.

Test del Drone Morbido

Per testare le capacità del drone morbido, sono stati condotti vari esperimenti. In uno di questi, il drone è stato fatto seguire un percorso di volo circolare mentre trasportava un peso aggiuntivo. Le performance del drone sono state confrontate usando tre diverse strategie di controllo: DOMPC, controllo predittivo non lineare tradizionale (NMPC) e un semplice controller PID.

I risultati hanno mostrato che il drone che utilizzava il DOMPC aveva prestazioni di tracciamento molto migliori. Questo significa che il drone poteva seguire il percorso previsto con maggiore precisione, anche trasportando il carico extra. Gli altri metodi di controllo hanno faticato, soprattutto per quanto riguarda il controllo dell'altitudine.

Durante ulteriori test per valutare il peso massimo che il drone morbido poteva sollevare, è riuscito a sollevare un peso pari a oltre la metà del suo stesso peso con successo. Questo è stato un risultato impressionante che ha messo in evidenza la capacità del drone di mantenere stabilità sotto carichi pesanti.

Afferrare Oggetti Diversi

Il drone morbido è stato anche sottoposto a una serie di test per valutare la sua abilità di raccogliere vari oggetti. I ricercatori hanno preparato oggetti di forme e pesi diversi per il drone da afferrare. Questo includeva sia oggetti leggeri che pesanti, esaminando quanto bene il drone potesse adattare la sua presa.

Il drone ha afferrato con successo oggetti come bottiglie e contenitori sferici. Ogni volta, la presa morbida è riuscita a tenere saldamente l'oggetto bersaglio, dimostrando la sua efficacia in una gamma di compiti. Va notato che, anche quando gli oggetti si spostavano durante la raccolta, il drone è riuscito ad adattarsi e mantenere la sua presa.

Risultati e Osservazioni

Gli esperimenti hanno rivelato alcuni risultati interessanti. Il drone è riuscito a raggiungere un alto tasso di successo quando afferrava i vari oggetti target. Potrebbe esattamente sospendere sopra gli oggetti prima di afferrarli e portarli in un luogo designato.

Ad esempio, quando afferrava oggetti più pesanti, il drone ha sperimentato disturbi maggiori, in particolare nel suo movimento verticale. Tuttavia, grazie all'osservatore di disturbo, è stato in grado di rilevare questi cambiamenti rapidamente e compensare, assicurandosi di mantenere il controllo.

Il tasso di successo per i compiti di afferrare variava in base alla forma dell'oggetto. Ad esempio, mentre afferrare un contenitore sferico era generalmente riuscito, la bottiglia rettangolare si è rivelata più difficile. Questo è dovuto al fatto che la forma richiedeva alla presa del drone di esercitare più forza per tenerla saldamente.

Conclusione

Il lavoro svolto con il veicolo aereo morbido e il suo sistema di controllo avanzato dimostra il potenziale di utilizzare i droni per compiti di presa aerea. Incorporando un osservatore di disturbo, i ricercatori hanno reso possibile per il drone gestire le variazioni di peso e rispondere a fattori imprevedibili durante la presa.

La capacità di afferrare autonomamente sia oggetti leggeri che pesanti apre nuove possibilità per l'uso dei droni in settori come i servizi di consegna e la bonifica ambientale. Il design leggero e le strategie di controllo avanzate creano un drone morbido in grado di svolgere con successo vari compiti, aprendo la strada a future innovazioni nella tecnologia dei droni.

In generale, lo studio dimostra che i veicoli aerei morbidi dotati di sistemi di controllo intelligenti possono afferrare oggetti in modo efficace mentre volano, portando a prospettive entusiasmanti per il loro utilizzo in applicazioni del mondo reale.

Fonte originale

Titolo: Aerial Grasping with Soft Aerial Vehicle Using Disturbance Observer-Based Model Predictive Control

Estratto: Aerial grasping, particularly soft aerial grasping, holds significant promise for drone delivery and harvesting tasks. However, controlling UAV dynamics during aerial grasping presents considerable challenges. The increased mass during payload grasping adversely affects thrust prediction, while unpredictable environmental disturbances further complicate control efforts. In this study, our objective aims to enhance the control of the Soft Aerial Vehicle (SAV) during aerial grasping by incorporating a disturbance observer into a Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) SAV controller. By integrating the disturbance observer into the NMPC SAV controller, we aim to compensate for dynamic model idealization and uncertainties arising from additional payloads and unpredictable disturbances. Our approach combines a disturbance observer-based NMPC with the SAV controller, effectively minimizing tracking errors and enabling precise aerial grasping along all three axes. The proposed SAV equipped with Disturbance Observer-based Nonlinear Model Predictive Control (DOMPC) demonstrates remarkable capabilities in handling both static and non-static payloads, leading to the successful grasping of various objects. Notably, our SAV achieves an impressive payload-to-weight ratio, surpassing previous investigations in the domain of soft grasping. Using the proposed soft aerial vehicle weighing 1.002 kg, we achieve a maximum payload of 337 g by grasping.

Autori: Hiu Ching Cheung, Bailun Jiang, Yang Hu, Henry K. Chu, Chih-Yung Wen, Ching-Wei Chang

Ultimo aggiornamento: 2024-09-21 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2409.14115

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.14115

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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