Online-Parameter-Schätzung für Crazyflie-Quadcopter mittels EM-Algorithmus
Die Forschung zum Crazyflie-Quadcopter hat einen wichtigen Schritt nach vorn gemacht: Mit einem Expectation‑Maximization‑Algorithmus werden die Flugparameter des kleinen, vierrotorigen Drohnenmodells in Echtzeit geschät…
- Die Forschung zum Crazyflie-Quadcopter hat einen wichtigen Schritt nach vorn gemacht: Mit einem Expectation‑Maximization‑Algorithmus werden die Flugparameter des kleinen…
- Während die Drohnenbranche weiterhin von ihrer geringen Größe, geringen Kosten und hohen Zuverlässigkeit profitiert, spielt der Crazyflie eine zentrale Rolle in Bereiche…
- In der Studie wurden gezielt Rauschsignale in das System eingebracht, um die Robustheit der Steuerung zu prüfen.
Die Forschung zum Crazyflie-Quadcopter hat einen wichtigen Schritt nach vorn gemacht: Mit einem Expectation‑Maximization‑Algorithmus werden die Flugparameter des kleinen, vierrotorigen Drohnenmodells in Echtzeit geschätzt.
Während die Drohnenbranche weiterhin von ihrer geringen Größe, geringen Kosten und hohen Zuverlässigkeit profitiert, spielt der Crazyflie eine zentrale Rolle in Bereichen wie Katastrophenhilfe, Luftaufnahmen und Landwirtschaft. In der Studie wurden gezielt Rauschsignale in das System eingebracht, um die Robustheit der Steuerung zu prüfen.
Zur Schätzung des Zustands wurde ein erweiterter Kalman‑Filter eingesetzt, der die verrauschten Sensordaten nutzt. Auf Basis eines stochastischen Differentialgleichungssystems wurde anschließend ein linear-quadratischer Gauß‑Regler implementiert. Der EM‑Algorithmus ermöglichte die Online‑Anpassung der Modellparameter.
Die Ergebnisse zeigen, dass die Online‑Parameter‑Schätzung im Vergleich zur Offline‑Variante ein etwas breiteres Konvergenzintervall aufweist, was die Flexibilität und Reaktionsfähigkeit des Crazyflie in dynamischen Umgebungen unterstreicht.
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