Kinodynamic Motion Planning for a Team of Multirotors Transporting a Cable-Suspended Payload in Cluttered Environments

要約

障害物が散乱した環境で複数の無人航空機 (UAV) を使用してケーブル駆動のペイロードを輸送するためのモーション プランナーを提案します。
私たちのプランナーは運動力学的です。つまり、作動の制約を含む輸送システムの完全な力学モデルを考慮します。
計画問題の次元が高いため、最初に新しいサンプラーを使用したサンプリングベースの方法を使用して幾何学的運動計画を解決し、次にシステムの完全なダイナミクスを考慮した制約付き軌道の最適化を行う階層的アプローチを使用します。
どちらの計画段階でも、ロボット間およびロボットと障害物の衝突が考慮されます。
私たちは、ソフトウェアインザループシミュレーションと実際の飛行実験で、ペイロードの標準的な計画方法と比較して、ペイロード追跡誤差とエネルギー消費に関して、このようなペイロード輸送システムの運動力学的運動計画に大きな利点があることを実証しました。
一人で。
特に、狭いスペースを移動するためにチーム編成の変更が必要なシナリオでは、成功率が大幅に高いことが観察されています。

要約(オリジナル)

We propose a motion planner for cable-driven payload transportation using multiple unmanned aerial vehicles (UAVs) in an environment cluttered with obstacles. Our planner is kinodynamic, i.e., it considers the full dynamics model of the transporting system including actuation constraints. Due to the high dimensionality of the planning problem, we use a hierarchical approach where we first solve the geometric motion planning using a sampling-based method with a novel sampler, followed by constrained trajectory optimization that considers the full dynamics of the system. Both planning stages consider inter-robot and robot/obstacle collisions. We demonstrate in a software-in-the-loop simulation and real flight experiments that there is a significant benefit in kinodynamic motion planning for such payload transport systems with respect to payload tracking error and energy consumption compared to the standard methods of planning for the payload alone. Notably, we observe a significantly higher success rate in scenarios where the team formation changes are needed to move through tight spaces.

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