Autonomous Docking Method via Non-linear Model Predictive Control

要約

本稿では、一人乗りパーソナルモビリティのドッキング作業における自律制御手法の提案を紹介する。
我々は、所望の自律ドッキングタスクを達成するために、非線形モデル予測制御(NMPC)ベースのビジュアルサーボを提案した。
提案された方法は、2 つの独立した後部駆動輪と 2 つの前部キャスター輪を備えた 4 輪電動車椅子プラットフォームに実装されます。
NMPC ベースの視覚サーボ技術は、視覚センサーから抽出された情報を NMPC へのリアルタイム フィードバックとして活用し、車両の動きを制御して、目的の自律ドッキング タスクを実現します。
提案されたコントローラー方法のパフォーマンスを評価するために、シミュレーションと実際の設定の両方で多くの実験が行われました。
次に、コントローラーの設計要件に基づいてコントローラーの性能が評価されます。
自律ドッキング実験のシミュレーション結果は、提案されたコントローラーが、いくつかの異なるシナリオで自律ドッキングタスクを実行する車両のリアルタイム軌道を生成するという望ましいコントローラー設計要件を正常に達成していることを示しています。

要約(オリジナル)

This paper presents a proposed method of autonomous control for docking tasks of a single-seat personal mobility vehicle. We proposed a non-linear model predictive control (NMPC) based visual servoing to achieves the desired autonomous docking task. The proposed method is implemented on a four-wheel electric wheelchair platform, with two independent rear driving wheels and two front castor wheels. The NMPC-based visual servoing technique leverages the information extracted from a visual sensor as a real-time feedback for the NMPC to control the motion of the vehicle achieving the desired autonomous docking task. To evaluate the performance of the proposed controller method, a number of experiments both in simulation and in the actual setting. The controller performance is then evaluated based on the controller design requirement. The simulation results on autonomous docking experiments show that the proposed controller has been successfully achieve the desired controller design requirement to generate realtime trajectory for the vehicle performing autonomous docking tasks in several different scenarios.

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