Distance-based Multiple Non-cooperative Ground Target Encirclement for Complex Environments

要約

この論文では、都市の峡谷で車両や人間を追跡するなどの実際的なシナリオを動機として、障害物が多く GPS が拒否された環境における複雑な複数ターゲット、複数ドローンによる包囲のための包括的な戦略を提案します。
ドローンには全方向距離センサーが搭載されており、地上目標を確実に検出し、ノイズの多い相対距離を取得できます。
各ドローン タスクが割り当てられた後、測定出力ノイズ分散を推定し、カルマン フィルターを利用することにより、新しい距離ベースの目標状態推定器 (DTSE) が提案されます。
加速度コントローラーは、反同期技術と疑似フォース機能を統合することで、2 台の任務を遂行するドローンが障害物を回避しながら、反対側の位置から協力してターゲットを取り囲むことを可能にします。
離散時間二重積分器システムのアルゴリズムの有効性は、特に可観測性に関して理論的に確立されています。
さらに、このアルゴリズムの多用途性は、魅力的なシミュレーション結果によって裏付けられた、空中から地上までのシナリオで実証されています。
実験による検証により、提案されたアプローチの有効性が実証されます。

要約(オリジナル)

This paper proposes a comprehensive strategy for complex multi-target-multi-drone encirclement in an obstacle-rich and GPS-denied environment, motivated by practical scenarios such as pursuing vehicles or humans in urban canyons. The drones have omnidirectional range sensors that can robustly detect ground targets and obtain noisy relative distances. After each drone task is assigned, a novel distance-based target state estimator (DTSE) is proposed by estimating the measurement output noise variance and utilizing the Kalman filter. By integrating anti-synchronization techniques and pseudo-force functions, an acceleration controller enables two tasking drones to cooperatively encircle a target from opposing positions while navigating obstacles. The algorithms effectiveness for the discrete-time double-integrator system is established theoretically, particularly regarding observability. Moreover, the versatility of the algorithm is showcased in aerial-to-ground scenarios, supported by compelling simulation results. Experimental validation demonstrates the effectiveness of the proposed approach.

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