Motion Planning and Control of A Morphing Quadrotor in Restricted Scenarios

要約

4 つの外部アクチュエータを備えたモーフィング クワッドローターは、幾何学的構造を変更することで、さまざまな制限されたシナリオに適応できます。
しかし、以前の研究は主に構造とコントローラーの改善に焦点を当てており、既存の計画アルゴリズムは形態的変更を考慮していないため、安全性と動的実現可能性の問題につながります。
この論文では、モーフィング クアッドローターを自律的かつ効率的に変形させるための統合された計画および制御フレームワークを提案します。
このフレームワークは、クアッドローターの形態学的変更を考慮したミリ秒レベルの時空間軌道オプティマイザーで構成されています。
オプティマイザーは、位置と姿勢を含む全身の安全軌道を生成できます。
さらに、空力抵抗を考慮し、慣性テンソルや重心などの動的パラメーターを動的に調整する非線形姿勢コントローラーが組み込まれています。
コントローラーはモーフィング中に推力係数をオンラインで計算することもできます。
既存の方法と比較したベンチマーク実験により、提案されたコントローラーの堅牢性が検証されます。
提案されたフレームワークの有効性を実証するために、広範なシミュレーションと実際の実験が実行されます。

要約(オリジナル)

Morphing quadrotors with four external actuators can adapt to different restricted scenarios by changing their geometric structure. However, previous works mainly focus on the improvements in structures and controllers, and existing planning algorithms don’t consider the morphological modifications, which leads to safety and dynamic feasibility issues. In this paper, we propose a unified planning and control framework for morphing quadrotors to deform autonomously and efficiently. The framework consists of a milliseconds-level spatial-temporal trajectory optimizer that takes into account the morphological modifications of quadrotors. The optimizer can generate full-body safety trajectories including position and attitude. Additionally, it incorporates a nonlinear attitude controller that accounts for aerodynamic drag and dynamically adjusts dynamic parameters such as the inertia tensor and Center of Gravity. The controller can also online compute the thrust coefficient during morphing. Benchmark experiments compared with existing methods validate the robustness of the proposed controller. Extensive simulations and real-world experiments are performed to demonstrate the effectiveness of the proposed framework.

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