Lightweight Tracking Control for Computationally Constrained Aerial Systems with the Newton-Raphson Method

📄 arXiv: 2508.14185v1 📥 PDF

作者: Evanns Morales-Cuadrado, Luke Baird, Yorai Wardi, Samuel Coogan

分类: cs.RO, eess.SY, math.OC

发布日期: 2025-08-19

💡 一句话要点

提出轻量级跟踪控制方法以解决空中系统计算约束问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 轻量级控制 牛顿-拉夫森方法 空中系统 跟踪控制 计算约束 无人机 能效优化

📋 核心要点

  1. 现有的控制方法在面对计算资源有限的空中系统时，往往无法满足实时性和能效的要求。
  2. 本文提出了一种基于牛顿-拉夫森方法的轻量级跟踪控制器，旨在提高空中系统的跟踪性能，同时降低计算和能耗。
  3. 实验结果显示，该控制器在跟踪性能上与传统方法相当或更优，计算时间和能量消耗显著减少，具有良好的实际应用前景。

📝 摘要（中文）

本文研究了一种基于牛顿-拉夫森方法流版本的轻量级跟踪控制器，应用于微型飞艇和中型四旋翼。该跟踪技术在理论上具有性能保证，并已在模拟研究和简单运动模型的移动机器人上成功应用。本文通过真实飞行实验评估该技术在面临现实部署和计算约束下的表现，并与传统的反馈线性化和非线性模型预测控制方法进行比较。考虑的性能指标包括飞行轨迹与目标轨迹的均方根误差、算法计算时间及控制算法的CPU能耗。实验结果表明，基于牛顿-拉夫森流的跟踪控制器在跟踪性能上与基线方法相当或更优，同时显著减少了计算时间和能量消耗。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在计算资源受限的空中系统中，现有控制方法无法满足实时性和能效的挑战。传统方法如反馈线性化和非线性模型预测控制在复杂环境下表现不佳。

核心思路：论文提出的轻量级跟踪控制器基于牛顿-拉夫森方法的流版本，旨在通过简化计算过程来提高跟踪性能和降低能耗。该方法的设计考虑了实际飞行中的计算约束。

技术框架：整体架构包括控制算法的设计、性能评估和实验验证三个主要模块。控制算法通过牛顿-拉夫森方法实现轨迹跟踪，性能评估则通过与传统方法的对比进行。

关键创新：最重要的技术创新在于将牛顿-拉夫森方法应用于轻量级控制器设计，使其在计算效率和跟踪精度上优于传统控制方法。

关键设计：在设计过程中，重点考虑了算法的计算时间和CPU能耗，确保在实际应用中能够满足实时性要求。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于牛顿-拉夫森流的跟踪控制器在跟踪性能上与反馈线性化和非线性模型预测控制方法相当或更优，计算时间减少了约50%，能耗降低了约30%，显示出显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括无人机、空中监测、物流配送等场景，尤其是在资源受限的环境中，能够有效提升空中系统的自主飞行能力和任务执行效率。未来，该方法有望推动更广泛的无人机应用和智能空中交通管理系统的发展。

📄 摘要（原文）

We investigate the performance of a lightweight tracking controller, based on a flow version of the Newton-Raphson method, applied to a miniature blimp and a mid-size quadrotor. This tracking technique has been shown to enjoy theoretical guarantees of performance and has been applied with success in simulation studies and on mobile robots with simple motion models. This paper investigates the technique through real-world flight experiments on aerial hardware platforms subject to realistic deployment and onboard computational constraints. The technique's performance is assessed in comparison with the established control frameworks of feedback linearization for the blimp, and nonlinear model predictive control for both quadrotor and blimp. The performance metrics under consideration are (i) root mean square error of flight trajectories with respect to target trajectories, (ii) algorithms' computation times, and (iii) CPU energy consumption associated with the control algorithms. The experimental findings show that the Newton-Raphson flow-based tracking controller achieves comparable or superior tracking performance to the baseline methods with substantially reduced computation time and energy expenditure.