A Novel Optimization-Based Collision Avoidance For Autonomous On-Orbit Assembly

要約

衝突回避制約は、最適化ベースの動作計画問題で定義される場合、非凸、微分不可能であり、困難であることが顕著です。
これらの問題を克服するために、この論文では、凸最適化の概念を使用して、ロボット宇宙船と軌道上で自律的に組み立て作業を行うための宇宙構造物との間の距離を確立する、新しい非保守的な衝突回避手法を紹介します。
提案された技術は、各楕円体および多面体形状のオブジェクトを凸コンパクト セットの和集合として定義し、それぞれが実数値の凸関数によって非保存的に表現されます。
次に、関数は凸最適化問題に対する制約のセットとして導入され、最適性条件から生じる微分可能な制約の新しいセットが生成されます。
これらの新しい制約は、後で最適制御問題に入力され、自律軌道上アセンブリの動作計画が行われる衝突回避を強化します。
提案された手法の能力と有効性を実証するために、狭い環境での 2 つの組み立てシナリオの数値実験が示されています。
結果は、このフレームワークが、狭い環境におけるロボット宇宙船の最適な非保存的な軌道につながることを示しています。
この技術は軌道上で自律的に組み立てるために開発されましたが、衝突回避が重要な一般的な動作計画の問題にも使用できます。

要約(オリジナル)

The collision avoidance constraints are prominent as non-convex, non-differentiable, and challenging when defined in optimization-based motion planning problems. To overcome these issues, this paper presents a novel non-conservative collision avoidance technique using the notion of convex optimization to establish the distance between robotic spacecraft and space structures for autonomous on-orbit assembly operations. The proposed technique defines each ellipsoidal- and polyhedral-shaped object as the union of convex compact sets, each represented non-conservatively by a real-valued convex function. Then, the functions are introduced as a set of constraints to a convex optimization problem to produce a new set of differentiable constraints resulting from the optimality conditions. These new constraints are later fed into an optimal control problem to enforce collision avoidance where the motion planning for the autonomous on-orbit assembly takes place. Numerical experiments for two assembly scenarios in tight environments are presented to demonstrate the capability and effectiveness of the proposed technique. The results show that this framework leads to optimal non-conservative trajectories for robotic spacecraft in tight environments. Although developed for autonomous on-orbit assembly, this technique could be used for any generic motion planning problem where collision avoidance is crucial.

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