Multirotor Nonlinear Model Predictive Control based on Visual Servoing of Evolving Features

要約

この記事では、マルチローター無人航空機 (UAV) を使用して移動ターゲットを自律的に追跡するための視覚サーボ非線形モデル予測制御 (NMPC) スキームを紹介します。
このスキームは、進化する機能を備えた等高線ベースのエリアの監視と追跡のために開発されました。
NMPC は入力と状態の制約を管理するために使用され、システムの安全性と最適なパフォーマンスを確保するために追加のバリア機能が組み込まれています。
提案された制御スキームは、ターゲットと状態変数を記述する特徴の完全な動的モデルの抽出と実装に基づいて設計されています。
カメラを搭載したクアッドローター UAV を使用したリアルタイム シミュレーションと実験は、提案された戦略の有効性を実証します。

要約(オリジナル)

This article presents a Visual Servoing Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) scheme for autonomously tracking a moving target using multirotor Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). The scheme is developed for surveillance and tracking of contour-based areas with evolving features. NMPC is used to manage input and state constraints, while additional barrier functions are incorporated in order to ensure system safety and optimal performance. The proposed control scheme is designed based on the extraction and implementation of the full dynamic model of the features describing the target and the state variables. Real-time simulations and experiments using a quadrotor UAV equipped with a camera demonstrate the effectiveness of the proposed strategy.

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