Real-time Planning of Minimum-time Trajectories for Agile UAV Flight

要約

私たちは、マルチコプター UAV に搭載された、複数のウェイポイントにわたる最小時間軌道のリアルタイム計画の課題に取り組みます。
これまでの研究では、真に時間的に最適な軌道を達成するには、特に性能の低い飛行コンピュータでは、機敏な飛行中に頻繁な再計画を可能にするには計算上の要求が多すぎることが実証されました。
私たちのアプローチは、新しい反復推力分解アルゴリズムを備えた点質量モデルを利用することでこの障害を克服し、UAV がその集合推力のすべてを使用できるようにします。これは、以前の点質量アプローチでは達成できなかったことです。
このアプローチにより、重力と抗力モデリングの統合が可能になり、高速軌道での追跡エラーが大幅に減少します。これはアブレーション研究によって証明されています。
勾配ベースの方法を使用してウェイポイントの最適な速度に収束する新しいマルチウェイポイント最適化アルゴリズムと組み合わせると、提案された方法はミリ秒以内の最小時間マルチウェイポイント軌道を生成します。
私たちがオープンソース パッケージとして提供する提案されたアプローチは、非線形モデル予測制御を使用して、シミュレーションと現実世界の両方で検証されます。
最大 3.5g の加速度および 100 km/h を超える速度では、提案された方法によって生成された軌道は、完全なマルチコプター モデルに対して生成された軌道と同等か、さらに小さい追跡誤差をもたらします。

要約(オリジナル)

We address the challenge of real-time planning of minimum-time trajectories over multiple waypoints, onboard multirotor UAVs. Previous works demonstrated that achieving a truly time-optimal trajectory is computationally too demanding to enable frequent replanning during agile flight, especially on less powerful flight computers. Our approach overcomes this stumbling block by utilizing a point-mass model with a novel iterative thrust decomposition algorithm, enabling the UAV to use all of its collective thrust, something previous point-mass approaches could not achieve. The approach enables gravity and drag modeling integration, significantly reducing tracking errors in high-speed trajectories, which is proven through an ablation study. When combined with a new multi-waypoint optimization algorithm, which uses a gradient-based method to converge to optimal velocities in waypoints, the proposed method generates minimum-time multi-waypoint trajectories within milliseconds. The proposed approach, which we provide as open-source package, is validated both in simulation and in real-world, using Nonlinear Model Predictive Control. With accelerations of up to 3.5g and speeds over 100 km/h, trajectories generated by the proposed method yield similar or even smaller tracking errors than the trajectories generated for a full multirotor model.

arxiv情報

著者 Krystof Teissing,Matej Novosad,Robert Penicka,Martin Saska
発行日 2024-09-24 13:13:54+00:00
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