Trajectory Optimization with Global Yaw Parameterization for Field-of-View Constrained Autonomous Flight

要約

限られた視野のセンサーを持つクアッドローターの軌道生成は、空中探査、取材、検査、ビデオ撮影、ターゲット追跡など数多くの用途がある。ほとんどの先行研究は、ロボットの方位と速度を一致させるか、角度特異性を回避するために限定されたヨー領域を使用することで、候補軌道の実行可能空間を潜在的に制限することで、ヨー軌道の最適化タスクを単純化しています。本論文では、軌道最適化のための新規なヨーパラメータ化手法を提案する。このアプローチは、補足的な2次制約を含み、最終的な決定変数を所望の状態表現に変換することで、固有の特異点を効果的に回避する。この方法により、必要な制御工数が大幅に削減され、最適化の実現性が向上する。さらに、この方法を、ヨー軌道と位置軌道の両方を共同で最適化する必要のある、異なるアプリケーションのいくつかの例に適用する。最終的に、シミュレーションと実世界実験の両方における、提案手法の包括的な数値解析と評価を示す。

要約(オリジナル)

Trajectory generation for quadrotors with limited field-of-view sensors has numerous applications such as aerial exploration, coverage, inspection, videography, and target tracking. Most previous works simplify the task of optimizing yaw trajectories by either aligning the heading of the robot with its velocity, or potentially restricting the feasible space of candidate trajectories by using a limited yaw domain to circumvent angular singularities. In this paper, we propose a novel \textit{global} yaw parameterization method for trajectory optimization that allows a 360-degree yaw variation as demanded by the underlying algorithm. This approach effectively bypasses inherent singularities by including supplementary quadratic constraints and transforming the final decision variables into the desired state representation. This method significantly reduces the needed control effort, and improves optimization feasibility. Furthermore, we apply the method to several examples of different applications that require jointly optimizing over both the yaw and position trajectories. Ultimately, we present a comprehensive numerical analysis and evaluation of our proposed method in both simulation and real-world experiments.

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