Online Time-Optimal Trajectory Generation for Two Quadrotors with Multi-Waypoints Constraints

要約

自律型クアッドローターの飛行速度は、過去 5 年間、特に自律型ドローン レースの分野で増加し続けています。
ただし、研究の大部分は主に単一のクアッドローターの積極的な飛行に焦点を当てています。
このレターでは、2 台のクアローターをオンラインで誘導し、衝突することなく最短時間でウェイポイントを通過できるペアワイズ モデル予測制御 (PMPC) と呼ばれる新しい方法を提案します。
飛行タスクは最初に非線形最適化問題としてモデル化され、次に効率的な 2 ステップの質点速度探索法を使用して初期値と基準を提供して解決効率を向上させ、この方法が 50 Hz の周波数でオンラインで実行できるようにします。
動的なウェイポイントを処理できます。
シミュレーションと実世界の実験により、提案された方法の実現可能性が検証され、実世界の実験では、2 つのクワッドローターは 6 メートル* のコンパクトな飛行場にある 6 つのウェイポイントのレーシング トラックで最高速度 8.1 m/s を達成できます。
4m*2m。

要約(オリジナル)

The autonomous quadrotor’s flying speed has kept increasing in the past 5 years, especially in the field of autonomous drone racing. However, the majority of the research mainly focuses on the aggressive flight of a single quadrotor. In this letter, we propose a novel method called Pairwise Model Predictive Control (PMPC) that can guide two quadrotors online to fly through the waypoints with minimum time without collisions. The flight task is first modeled as a nonlinear optimization problem and then an efficient two-step mass point velocity search method is used to provide initial values and references to improve the solving efficiency so that the method can run online with a frequency of 50 Hz and can handle dynamic waypoints. The simulation and real-world experiments validate the feasibility of the proposed method and in the real-world experiments, the two quadrotors can achieve a top speed of 8.1m/s in a 6-waypoint racing track in a compact flying arena of 6m*4m*2m.

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