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저자정보
Minseok Jang (Konkuk University) Jeongseok Hyun (Konkuk University) Taeho Kwag (Konkuk University) Chan Gwak (Konkuk University) Chanyoung Jeong (Konkuk University) Tuan Anh Nguyen (Konkuk University) Jae-Woo Lee (Konkuk University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2022
발행연도
2022.11
수록면
81 - 86 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

es-DNLC: A Deep Neural Network Control with Exponentially Stabilizing Control Lyapunov Functions for Attitude Stabilization of PAV
Minseok Jang ,  Jeongseok Hyun ,  Taeho Kwag 외 4명 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 2022.11 학술대회자료
Attitude Stabilization of eVTOL in Hovering Mode using Neural Network based Control with Lyapunov Theorem
Minseok Jang ,  Jeongseok Hyun ,  Tuan Anh Nguyen 외 1명 한국항공우주학회 학술발표회 초록집 2022.04 학술대회자료

초록· 키워드

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Attitude stabilization is of paramount importance in the flight control of personal aerial vehicle (PAV) in the future urban air mobility (UAM). This study proposes to adopt a deep neural network (DNN) with exponentially stabilizing control Lyapunov functions (es-CLF) as a control framework (called, es-DNLC) for the stabilization of a KP-1 eVTOL PAV in multi-copter mode. The es-DNLC uses exponentially stabilizing control Lyapunov Function(es-CLF) as a learning policy in the DNN training to guarantee the robustness against disturbances. The robustness is enhanced and verified by an area increase of region of attraction (ROA) after adopting the trained DNN into the KP-1 control system. We implemented the proposed control framework in an open source autopilot system (PX4) along with software in the loop (SITL) in Gazebo simulator in which a wind gust is injected as a sudden disturbance in the simulation. A wind tunnel test was performed to increase the accuracy of the Gazebo simulation by utilizing high-fidelity propulsion data of the KP-1’s motors. The effectiveness of the adopted control framework is compared with linear quadratic regulator (LQR) which is also the initial control of es-DNLC before training. The finding of this study shows that es-DNLC compared to LQR can guarantee a higher level of robustness of the system against disturbances and aerodynamic uncertainties.
#Robust Control #Deep Learning #Exponentially Stabilizing Control Lyapunov Functions #Software in the Loop Simulation #Urban Air Mobility

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORKS
3. ES-DNLC : EXPONENTIALLY STABILIZING DEEP NEURAL LYAPUNOV CONTROL FRAMEWORK
4. DYNAMICS OF KP-1
5. SIMULATION RESULT
6. CONCLUSION
REFERENCES

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