Distributed formation-enforcing control for UAVs robust to observation noise in relative pose measurements

要約

この論文では、グラフ剛性理論から導出されたフォーメーション強制制御 (FEC) を、軽量無人航空機 (UAV) に搭載された現実的な相対位置特定システムと連携できるようにする手法を提案します。
提案された方法論は、通常、FEC アルゴリズムでは完全に考慮されていない、無視できない感覚ノイズの影響を受ける実際の相対位置特定システムを使用して、緊密な編隊で UAV を現実世界に展開する信頼性の高い方法を可能にします。
提案されたソリューションは、勾配降下ベースの FEC コマンドを解釈可能な要素に分解し、その後、感覚ノイズの推定分布に基づいてこれらを個別に変更することに基づいており、結果として生じるアクションにより、目的のフォーメーションをオーバーシュートする確率が制限されます。
システムの動作が分析され、提案されたソリューションの実用性が実際の実験で純粋な勾配降下法と比較され、振動、望ましい状態からの逸脱、収束時間の点で大幅に優れたパフォーマンスが示されました。

要約(オリジナル)

A technique that allows a formation-enforcing control (FEC) derived from graph rigidity theory to interface with a realistic relative localization system onboard lightweight Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) is proposed in this paper. The proposed methodology enables reliable real-world deployment of UAVs in tight formation using real relative localization systems burdened by non-negligible sensory noise, which is typically not fully taken into account in FEC algorithms. The proposed solution is based on decomposition of the gradient descent-based FEC command into interpretable elements, and then modifying these individually based on the estimated distribution of sensory noise, such that the resulting action limits the probability of overshooting the desired formation. The behavior of the system has been analyzed and the practicality of the proposed solution has been compared to pure gradient-descent in real-world experiments where it presented significantly better performance in terms of oscillations, deviation from the desired state and convergence time.

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