Connectivity Preserving Decentralized UAV Swarm Navigation in Obstacle-laden Environments without Explicit Communication

要約

この論文では、UAV 間のデータ送信を行わずにセンシング ネットワークの接続を維持しながら、障害物が多い環境で UAV のグループを制御する新しい制御方法を紹介します。
提案された手法は、制御バリア関数 (CBF) に根ざした制約を活用することで、人工ポテンシャル フィールド (APF) に基づく既存の手法の振動挙動や頻繁な制約違反などの制限を克服することを目的としています。
より具体的には、提案された方法は、最初に、反発 APF ではなく CBF ベースの制約を考慮して、所望の制御入力を決定します。
次に、ソフト制約を使用して数値最適化問題を解くことにより、目的の入力が最小限に変更されます。
最適化ベースの手法に加えて、数値最適化を行わない近似手法を提案します。
提案された方法の有効性は、CBF ベースの方法のパフォーマンスを APF ベースのアプローチと比較する広範なシミュレーションによって評価されます。
実際のクアッドローターを使用した実験結果も示されています。

要約(オリジナル)

This paper presents a novel control method for a group of UAVs in obstacle-laden environments while preserving sensing network connectivity without data transmission between the UAVs. By leveraging constraints rooted in control barrier functions (CBFs), the proposed method aims to overcome the limitations, such as oscillatory behaviors and frequent constraint violations, of the existing method based on artificial potential fields (APFs). More specifically, the proposed method first determines desired control inputs by considering CBF-based constraints rather than repulsive APFs. The desired inputs are then minimally modified by solving a numerical optimization problem with soft constraints. In addition to the optimization-based method, we present an approximate method without numerical optimization. The effectiveness of the proposed methods is evaluated by extensive simulations to compare the performance of the CBF-based methods with an APF-based approach. Experimental results using real quadrotors are also presented.

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