QP Chaser: Polynomial Trajectory Generation for Autonomous Aerial Tracking

要約

目標の視認性を維持することは、航空追跡ミッションの主要な目的の 1 つです。
この論文では、二次計画法 (QP) を使用したターゲットが見える軌道計画パイプラインを提案します。
私たちのアプローチは、単一の特定の設定に焦点を当てた他の研究とは異なり、1) 単一および二重ターゲットの追跡、2) 静的環境と動的環境の両方を含むさまざまな追跡設定を処理できます。
ターゲットの予測軌道を完全に信頼し、ターゲットの中心の可視性のみを考慮する他の研究とは対照的に、私たちのパイプラインは、ターゲットの可視性を堅牢に維持するために、ターゲットの経路予測の誤差とターゲットの本体全体を考慮します。
まず、予測モジュールはサンプル チェック戦略を使用して、障害物を考慮して物体が到達できる領域を表す、到達可能な移動オブジェクトのセットを迅速に計算します。
続いて、計画モジュールは、経路トポロジーを考慮して単一の QP 問題を定式化し、障害物間で到達可能なターゲットのセットの可視性を最大化する追跡軌道を生成します。
プランナーのパフォーマンスは、高忠実度のシミュレーションと現実世界の実験を通じて、複数のシナリオで検証されます。

要約(オリジナル)

Maintaining the visibility of the target is one of the major objectives of aerial tracking missions. This paper proposes a target-visible trajectory planning pipeline using quadratic programming (QP). Our approach can handle various tracking settings, including 1) single- and dual-target following and 2) both static and dynamic environments, unlike other works that focus on a single specific setup. In contrast to other studies that fully trust the predicted trajectory of the target and consider only the visibility of the target’s center, our pipeline considers error in target path prediction and the entire body of the target to maintain the target visibility robustly. First, a prediction module uses a sample-check strategy to quickly calculate the reachable sets of moving objects, which represent the areas their bodies can reach, considering obstacles. Subsequently, the planning module formulates a single QP problem, considering path topology, to generate a tracking trajectory that maximizes the visibility of the target’s reachable set among obstacles. The performance of the planner is validated in multiple scenarios, through high-fidelity simulations and real-world experiments.

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