An alternating peak-optimization method for optimal trajectory generation of quadrotor drones

要約

この論文では、時間最適軌道生成問題に対処するための交互最適化手法を提案します。
既存のソリューションとは異なり、私たちのアプローチでは、多項式の滑らかさの制約を維持し、実行可能性を確保するために動きの導関数にハードリミットを組み込みながら、全体の軌道実行時間を最小限に抑える新しい定式化が導入されています。
この問題に対処するために、交互ピーク最適化手法が開発され、最適化プロセスを 2 つのサブ最適化に分割します。最初のサブ最適化は滑らかさのために多項式係数を最適化し、2 番目のサブ最適化は各軌道セグメントに割り当てられる時間を調整します。
。
これらは、実行可能な最小時間の解決策が見つかるまで交互に繰り返されます。
当社では、既存の手法と比較して当社のアプローチの優れたパフォーマンスを実証するために、包括的なシミュレーションと実験のセットを提供しています。
実際のドローン飛行実験を含むデモンストレーションビデオのコレクションは、 https://www.youtube.com/playlist?list=PLQGtPFK17zUYkwFT-fr0a8E49R8Uq712l からアクセスできます。

要約(オリジナル)

In this paper, we propose an alternating optimization method to address a time-optimal trajectory generation problem. Different from the existing solutions, our approach introduces a new formulation that minimizes the overall trajectory running time while maintaining the polynomial smoothness constraints and incorporating hard limits on motion derivatives to ensure feasibility. To address this problem, an alternating peak-optimization method is developed, which splits the optimization process into two sub-optimizations: the first sub-optimization optimizes polynomial coefficients for smoothness, and the second sub-optimization adjusts the time allocated to each trajectory segment. These are alternated until a feasible minimum-time solution is found. We offer a comprehensive set of simulations and experiments to showcase the superior performance of our approach in comparison to existing methods. A collection of demonstration videos with real drone flying experiments can be accessed at https://www.youtube.com/playlist?list=PLQGtPFK17zUYkwFT-fr0a8E49R8Uq712l .

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