AutoTrans: A Complete Planning and Control Framework for Autonomous UAV Payload Transportation

要約

ロボット工学コミュニティでは、自律型航空輸送に対する関心が高まっています。
ペイロードを吊り下げた無人航空機は、機械的な単純さや機敏性など、他のシステムに比べて利点がありますが、計画と制御において大きな課題が生じます。
完全自律型の航空輸送を実現するために、この文書ではこれらの困難に対処する体系的なソリューションを紹介します。
まず、時間とともに変化する形状とシステムの非線形ダイナミクスを考慮して滑らかな軌道を生成し、全身の安全性と動的実現可能性を確保するリアルタイム計画手法を提案します。
さらに、階層型外乱補償戦略を備えた適応型 NMPC は、未知の外部摂動や不正確なモデル パラメーターを克服するように設計されています。
広範な実験により、私たちの方法は、非常に制約された環境であってもオンラインで高品質の軌道を生成でき、大きな不確実性の下でも積極的な飛行軌道を正確に追跡できることが示されています。
私たちはコミュニティに利益をもたらすためにコードをリリースする予定です。

要約(オリジナル)

The robotics community is increasingly interested in autonomous aerial transportation. Unmanned aerial vehicles with suspended payloads have advantages over other systems, including mechanical simplicity and agility, but pose great challenges in planning and control. To realize fully autonomous aerial transportation, this paper presents a systematic solution to address these difficulties. First, we present a real-time planning method that generates smooth trajectories considering the time-varying shape and non-linear dynamics of the system, ensuring whole-body safety and dynamic feasibility. Additionally, an adaptive NMPC with a hierarchical disturbance compensation strategy is designed to overcome unknown external perturbations and inaccurate model parameters. Extensive experiments show that our method is capable of generating high-quality trajectories online, even in highly constrained environments, and tracking aggressive flight trajectories accurately, even under significant uncertainty. We plan to release our code to benefit the community.

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