Neuronal Network Control for Regulation and Trajectory Tracking for a Quadrotor

Resumen

En el presente trabajo de investigación, se resuelve el
problema de regulación y seguimiento de trayectorias en un
Quadrotor. El esquema de control propuesto se basa en una
acción de control proporcional-derivativa que incorpora una
red neuronal para compensar la dinámica y los parámetros
desconocidos del Quadrotor. Se utiliza una red neuronal
feedforward de una sola capa, cuyos pesos de entrada se
actualizan en tiempo real utilizando una ley de adaptación
derivada del análisis de convergencia de las soluciones de lazo
cerrado. Usando la teoría de estabilidad de Lyapunov se
concluye que la solución del sistema en lazo cerrado: para la
posición y orientación del Quadrotor, es uniformemente
acotado de forma última (UUB). Se presentan resultados de
simulación numérica.