CoNi-MPC: Cooperative Non-inertial Frame Based Model Predictive Control

要約

この論文では、リーダーの追跡、移動ベースへの着陸、ターゲットとの特定の相対運動などのさまざまなシナリオで使用できる、協調マルチロボット システムにおける UAV 制御の新しいソリューションを紹介します。
ワールドフレームで UAV 制御に取り組む古典的な方法とは異なり、ターゲットに関する動きの仮定をせずに、ターゲット座標フレームで UAV を直接制御します。
詳細には、非慣性フレーム (つまり、ターゲット フレーム) 内で UAV の非線形モデル予測コントローラーを定式化します。
このシステムには、ターゲットの相対状態 (姿勢と速度)、角速度、加速度が必要です。これらは、それぞれ相対位置特定方法とユビキタス MEMS IMU センサーによって取得できます。
このフレームワークは、エージェントとターゲットの両方の正確な状態推定、ターゲットの運動モデルの事前知識、一部の複雑なタスクの継続的な軌道の再計画など、古典的なソリューションで不可欠な依存関係を排除します。
ターゲットのさまざまな運動特性を考慮した制御性能を調査するために、広範なシミュレーションを実行しました。
さらに、提案されたアプローチの適用性と実現可能性を検証するために、実験室のモーション キャプチャ システムまたは屋外で実装された相対位置特定方法を使用して、かなりの実際のロボット実験を実施しました。

要約(オリジナル)

This paper presents a novel solution for UAV control in cooperative multi-robot systems, which can be used in various scenarios such as leader-following, landing on a moving base, or specific relative motion with a target. Unlike classical methods that tackle UAV control in the world frame, we directly control the UAV in the target coordinate frame, without making motion assumptions about the target. In detail, we formulate a non-linear model predictive controller of a UAV within a non-inertial frame (i.e., the target frame). The system requires the relative states (pose and velocity), the angular velocity and the accelerations of the target, which can be obtained by relative localization methods and ubiquitous MEMS IMU sensors, respectively. This framework eliminates dependencies that are vital in classical solutions, such as accurate state estimation for both the agent and target, prior knowledge of the target motion model, and continuous trajectory re-planning for some complex tasks. We have performed extensive simulations to investigate the control performance considering the varying motion characteristics of the target. Furthermore, we conducted considerable real robot experiments, employing laboratory motion-capture systems or relative localization methods implemented outdoors, to validate the applicability and feasibility of the proposed approach.

arxiv情報

著者 Baozhe Zhang,Xinwei Chen,Zhehan Li,Giovanni Beltrame,Chao Xu,Fei Gao,Yanjun Cao
発行日 2023-06-20 03:25:35+00:00
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