A Tactile Feedback Approach to Path Recovery after High-Speed Impacts for Collision-Resilient Drones

要約

航空ロボットは、その優れた操縦性と機敏性により、探査、監視、検査用のソリューションとして確立されています。
ただし、対象となる多くの環境では、衝突後に衝突して損傷を受ける危険があります。
従来の方法は、損傷を防ぐために完全に障害物を回避することに焦点を当てていましたが、これらのアプローチは、特に衝突が避けられない可能性がある複雑な環境や、重量やコンピューティングに制約のあるプラットフォームでは制限される可能性があります。
この論文では、バイナリ接触センサーを備えた高速耐衝突性ドローンの経路回復および調整方法を開発することにより、そのようなシナリオでドローンの堅牢性と自律性を強化するための新しいアプローチを紹介します。
提案されたシステムは、衝突を明示的にモデル化する推定器を採用し、衝突前の速度と速度を使用して衝突後のダイナミクスを予測することで、ドローンの状態推定精度を向上させます。
さらに、パスへの収束を保証するベクトル フィールド ベースのパス表現を導入します。
衝突後、接触点は反発ポテンシャルとしてベクトル場に組み込まれ、ドローンが元の経路に自然に収束しながら障害物を回避できるようになります。
この方法の有効性はモンテカルロ シミュレーションを通じて検証され、物理プロトタイプで実証され、最大 3.7 m/s の速度で衝突による経路追跡と調整、および衝突からの回復が成功したことが示されています。

要約(オリジナル)

Aerial robots are a well-established solution for exploration, monitoring, and inspection, thanks to their superior maneuverability and agility. However, in many environments of interest, they risk crashing and sustaining damage following collisions. Traditional methods focus on avoiding obstacles entirely to prevent damage, but these approaches can be limiting, particularly in complex environments where collisions may be unavoidable, or on weight and compute-constrained platforms. This paper presents a novel approach to enhance the robustness and autonomy of drones in such scenarios by developing a path recovery and adjustment method for a high-speed collision-resistant drone equipped with binary contact sensors. The proposed system employs an estimator that explicitly models collisions, using pre-collision velocities and rates to predict post-collision dynamics, thereby improving the drone’s state estimation accuracy. Additionally, we introduce a vector-field-based path representation which guarantees convergence to the path. Post-collision, the contact point is incorporated into the vector field as a repulsive potential, enabling the drone to avoid obstacles while naturally converging to the original path. The effectiveness of this method is validated through Monte Carlo simulations and demonstrated on a physical prototype, showing successful path following and adjustment through collisions as well as recovery from collisions at speeds up to 3.7 m / s.

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