Sampling-Based Hierarchical Trajectory Planning for Formation Flight

要約

無人航空機 (UAV) の編隊飛行は、特に雑然とした環境において、安全性と編隊維持の点で重大な課題を引き起こします。
しかし、既存の方法では、これら 2 つの重要な要件を同時に満たすのが難しいことがよくあります。
この問題に対処するために、本論文では、障害物が密集した環境における編隊飛行のための、階層構造を備えたサンプリングベースの軌道計画法を提案する。
UAV 間で信頼性の高いローカル センシング情報共有を確保するために、各 UAV は安全飛行回廊 (SFC) を生成し、それがリーダー UAV に送信されます。
続いて、サンプリングベースの編隊誘導経路生成方法がフロントエンド戦略として設計され、SFC によって提供される編隊接続を使用して、編隊を所望の形状で安全に飛行するように操縦します。
さらに、モデル予測経路積分 (MPPI) ベースの分散軌道最適化手法がバックエンド部分として開発され、実行可能な軌道の滑らかさ、安全性、およびダイナミクスの実現可能性が保証されます。
開発されたアルゴリズムの効率を検証するために、包括的なシミュレーション比較が行われます。
補足のシミュレーション ビデオは https://www.youtube.com/watch?v=xSxbUN0tn1M でご覧いただけます。

要約(オリジナル)

Formation flight of unmanned aerial vehicles (UAVs) poses significant challenges in terms of safety and formation keeping, particularly in cluttered environments. However, existing methods often struggle to simultaneously satisfy these two critical requirements. To address this issue, this paper proposes a sampling-based trajectory planning method with a hierarchical structure for formation flight in dense obstacle environments. To ensure reliable local sensing information sharing among UAVs, each UAV generates a safe flight corridor (SFC), which is transmitted to the leader UAV. Subsequently, a sampling-based formation guidance path generation method is designed as the front-end strategy, steering the formation to fly in the desired shape safely with the formation connectivity provided by the SFCs. Furthermore, a model predictive path integral (MPPI) based distributed trajectory optimization method is developed as the back-end part, which ensures the smoothness, safety and dynamics feasibility of the executable trajectory. To validate the efficiency of the developed algorithm, comprehensive simulation comparisons are conducted. The supplementary simulation video can be seen at https://www.youtube.com/watch?v=xSxbUN0tn1M.

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