Observability-Aware Control for Cooperatively Localizing Quadrotor UAVs

要約

協調的に位置を特定するロボットは、位置推定の精度を最大化し、飛行中の安全性を確保するために、最適な制御戦略を模索する必要があります。
可観測性を意識した軌道の最適化は、この問題に対処する強力な可能性を秘めていますが、可観測性と精度の間の具体的な関連性はまだ証明されていません。
この論文では、測位精度の向上は可観測性の最適化から本質的に得られることを証明します。
この発見に基づいて、可観測性を考慮した制御原理を開発し、可観測性を最適化した制御戦略を生成します。
私たちはこの原理をモデル予測制御フレームワークに実装し、シミュレーションと実世界の飛行テストの両方で、リーダー車両を追跡することで位置を特定する後続車両で構成されるクアッドローター無人航空機のチームでそれを検証します。
私たちの結果は、可観測性の最大化がクアッドローターチームの全地球測位精度の向上に貢献したことを示しています。

要約(オリジナル)

Cooperatively Localizing robots should seek optimal control strategies to maximize precision of position estimation and ensure safety in flight. Observability-Aware Trajectory Optimization has strong potential to address this issue, but no concrete link between observability and precision has been proven yet. In this paper, we prove that improvement in positioning precision inherently follows from optimizing observability. Based on this finding, we develop an Observability-Aware Control principle to generate observability-optimal control strategies. We implement this principle in a Model Predictive Control framework, and we verify it on a team of quadrotor Unmanned Aerial Vehicles comprising a follower vehicle localizing itself by tracking a leader vehicle in both simulations and real-world flight tests. Our results demonstrate that maximizing observability contributed to improving global positioning precision for the quadrotor team.

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