Adaptive Tracking and Perching for Quadrotor in Dynamic Scenarios

要約

移動プラットフォームに止まることは、クアッドローターの耐久性と動作範囲を強化するための有望なソリューションであり、さまざまな空地共同作業の効率に利益をもたらす可能性があります。
しっかりとした止まり木を確保するには、安定した相対状態と信頼できる認識による追跡が前提条件です。
この論文では、移動プラットフォームとの緊密な統合を実現するための自律型クワローターの適応型動的追跡および停止スキームを紹介します。
動的ターゲットを確実に認識するために、遮蔽やターゲットの喪失を積極的に回避するための弾性的な可視性を意識した計画を導入します。
さらに、飛行時間の変化と結合された端末状態に適応する柔軟な端末調整方法を提案し、さまざまな角度で時間変化する止まり木面との完全な状態の同期を保証します。
緩和戦略は、接線方向の相対速度を最適化することによって開発され、ハード境界条件によってもたらされる力学および安全性違反に対処します。
さらに、接触の瞬間までクワッドローターとプラットフォームが衝突しないように、SE(3) 動作計画を考慮しています。
さらに、追跡と止まり木の完全な状態ダイナミクスを考慮した効率的な時空間軌道最適化フレームワークを提案します。
提案された方法は、ベンチマーク比較とアブレーション研究を通じて広範囲にテストされています。
学術研究の産業への応用を促進し、厳しく制限された計算リソースの下でスキームの効率を検証するために、フルサイズのスポーツ多目的車 (SUV) を搭載した商用ドローン (DJI-MAVIC3) にシステムを導入しました。
私たちは現実世界で大規模な実験を行っており、ドローンは SUV の上部を 30km/h (8.3m/s) で追跡し、SUV の上に 60{\deg} 傾けて 3.5m/s で停止することに成功しています。
SUVのトランク。

要約(オリジナル)

Perching on the moving platforms is a promising solution to enhance the endurance and operational range of quadrotors, which could benefit the efficiency of a variety of air-ground cooperative tasks. To ensure robust perching, tracking with a steady relative state and reliable perception is a prerequisite. This paper presents an adaptive dynamic tracking and perching scheme for autonomous quadrotors to achieve tight integration with moving platforms. For reliable perception of dynamic targets, we introduce elastic visibility-aware planning to actively avoid occlusion and target loss. Additionally, we propose a flexible terminal adjustment method that adapts the changes in flight duration and the coupled terminal states, ensuring full-state synchronization with the time-varying perching surface at various angles. A relaxation strategy is developed by optimizing the tangential relative speed to address the dynamics and safety violations brought by hard boundary conditions. Moreover, we take SE(3) motion planning into account to ensure no collision between the quadrotor and the platform until the contact moment. Furthermore, we propose an efficient spatiotemporal trajectory optimization framework considering full state dynamics for tracking and perching. The proposed method is extensively tested through benchmark comparisons and ablation studies. To facilitate the application of academic research to industry and to validate the efficiency of our scheme under strictly limited computational resources, we deploy our system on a commercial drone (DJI-MAVIC3) with a full-size sport-utility vehicle (SUV). We conduct extensive real-world experiments, where the drone successfully tracks and perches at 30~km/h (8.3~m/s) on the top of the SUV, and at 3.5~m/s with 60{\deg} inclined into the trunk of the SUV.

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