STORM: Spatial-Temporal Iterative Optimization for Reliable Multicopter Trajectory Generation

要約

効率的で安全な軌跡計画は、四輪型の無人航空機の適用に重要な役割を果たします。
現在、UAV軌道最適化問題における制約コンプライアンスと計算効率の向上との間の固有のトレードオフは十分に対処されていません。
UAV軌道最適化のパフォーマンスを向上させるために、空間的な反復最適化フレームワークを提案します。
第一に、B-SplinesはUAV軌道を表すために利用され、制御ポイントの制約の厳格な施行を通じて厳密な安全保証が達成されます。
その後、空間的なデカップリングと制約線形化を介した一連のQP-LPサブ問題が導き出されます。
最後に、ガイダンス勾配を組み込んだ反復最適化戦略を使用して、さまざまなシナリオで高性能UAV軌跡を取得します。
シミュレーションと実世界の実験結果の両方が、安全で高速な軌跡を生成する際の提案された最適化フレームワークの効率と高性能を検証します。
ソースコードは、https://hitsz-mas.github.io/stormでコミュニティリファレンスのためにリリースされます

要約(オリジナル)

Efficient and safe trajectory planning plays a critical role in the application of quadrotor unmanned aerial vehicles. Currently, the inherent trade-off between constraint compliance and computational efficiency enhancement in UAV trajectory optimization problems has not been sufficiently addressed. To enhance the performance of UAV trajectory optimization, we propose a spatial-temporal iterative optimization framework. Firstly, B-splines are utilized to represent UAV trajectories, with rigorous safety assurance achieved through strict enforcement of constraints on control points. Subsequently, a set of QP-LP subproblems via spatial-temporal decoupling and constraint linearization is derived. Finally, an iterative optimization strategy incorporating guidance gradients is employed to obtain high-performance UAV trajectories in different scenarios. Both simulation and real-world experimental results validate the efficiency and high-performance of the proposed optimization framework in generating safe and fast trajectories. Our source codes will be released for community reference at https://hitsz-mas.github.io/STORM

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