Energy-Aware Predictive Motion Planning for Autonomous Vehicles Using a Hybrid Zonotope Constraint Representation

要約

無人航空機システムは、エネルギーと運動ダイナミクスが密接に結合しており、搭載された計画アルゴリズムによって考慮する必要があります。
この研究では、モデル予測制御 (MPC) を使用した、運動とエネルギーの結合計画のための戦略を提案します。
結合されたエネルギーと運動ダイナミクスの低次数線形時不変モデルが提示されます。
制約付きゾノトープは状態と入力制約を表すために使用され、ハイブリッド ゾノトープは環境のマップに関連付けられた非凸制約を表すために使用されます。
これらの制約表現の構造は、MPC 動作計画問題に合わせて調整された混合整数 2 次プログラム ソルバー内で利用されます。
結果は、提案された方法論を、1) 騒音制限のある地域の上空を飛行する際にエンジンの使用を制限する必要があるハイブリッド電気自動車、および 2) 位置と位置の両方でウェイセットを追跡する必要がある電気荷物配送ドローンの、結合された運動とエネルギー利用計画の問題に適用しました。
バッテリーの充電状態の要件。
構造利用ソルバーを活用することで、提案された混合整数 MPC 定式化をリアルタイムで実装できます。

要約(オリジナル)

Uncrewed aerial systems have tightly coupled energy and motion dynamics which must be accounted for by onboard planning algorithms. This work proposes a strategy for coupled motion and energy planning using model predictive control (MPC). A reduced-order linear time-invariant model of coupled energy and motion dynamics is presented. Constrained zonotopes are used to represent state and input constraints, and hybrid zonotopes are used to represent non-convex constraints tied to a map of the environment. The structures of these constraint representations are exploited within a mixed-integer quadratic program solver tailored to MPC motion planning problems. Results apply the proposed methodology to coupled motion and energy utilization planning problems for 1) a hybrid-electric vehicle that must restrict engine usage when flying over regions with noise restrictions, and 2) an electric package delivery drone that must track waysets with both position and battery state of charge requirements. By leveraging the structure-exploiting solver, the proposed mixed-integer MPC formulations can be implemented in real time.

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