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Cette lettre étudie le contrôle acrobatique tic-toc des quadricoptères. Le contrôle tic-toc permet aux aéronefs de voler presque dans le plan vertical plutôt que dans le plan horizontal. C'est l'une des manœuvres les plus difficiles à réaliser de manière autonome. À notre connaissance, ce problème n'a pas encore été étudié pour les quadricoptères. L'étudier pourrait élargir leur enveloppe de vol et améliorer leur performance dans des tâches de vol extrêmes et acrobatiques. Dans cette lettre, nous utilisons une approche de politique déterministe profonde par gradient pour former des contrôleurs d'apprentissage par renforcement (RL) basés sur des récompenses soigneusement conçues. Les contrôleurs RL obtenus permettent de générer deux modes de vol, rotation et tic-toc. Nous analysons les propriétés de ces modes de vol et éliminons les contrôleurs RL défavorables. Le contrôleur RL qualifié est ensuite amélioré en l'associant à des contrôleurs PID et LQR, ce qui permet d'obtenir de meilleures performances de vol et de permettre au quadricoptère de suivre un point de référence en mouvement et de revenir à un état de vol stationnaire. Des simulations physiques utilisant Simscape sont présentées pour vérifier l'approche proposée.
Wang et al. (Jeu,) ont étudié cette question.