Variable Time-Step MPC for Agile Multi-Rotor UAV Interception of Dynamic Targets

要約

アジャイル軌道計画は、時空間現象の監視や動的ターゲットの傍受など、タスク指向と運動学的軌道計画を組み合わせたシナリオで、マルチローターのない弾薬車両（UAV）の効率を改善することができます。
既存の非線形モデル予測制御方法を使用したアジャイル計画は、ますます計算的に要求が厳しくなるため、計画ステップの数によって制限されます。
これにより、予測期間が短縮され、ソリューションの品質が低下します。
また、固定されたタイムステップの長さは、ターゲット近傍で利用可能なUAVダイナミクスの利用を制限します。
このホワイトペーパーでは、これらの制限に対処することを提案します。これらの制限は、さまざまな時間ステップを導入し、予測ホリズンの長さと結合することを提案します。
単純化されたポイントマスモーションプリミティブを使用して、四肢装置のダイナミクスの微分平坦性と、フラット出力空間での実行可能な軌跡の生成を活用します。
提示された評価結果と実験的に検証された展開に基づいて、提案された方法は、長い飛行セグメントの計画を可能にし、厳密にサンプリングされた操作を可能にすることにより、ソリューションの品質を向上させます。

要約(オリジナル)

Agile trajectory planning can improve the efficiency of multi-rotor Uncrewed Aerial Vehicles (UAVs) in scenarios with combined task-oriented and kinematic trajectory planning, such as monitoring spatio-temporal phenomena or intercepting dynamic targets. Agile planning using existing non-linear model predictive control methods is limited by the number of planning steps as it becomes increasingly computationally demanding. That reduces the prediction horizon length, leading to a decrease in solution quality. Besides, the fixed time-step length limits the utilization of the available UAV dynamics in the target neighborhood. In this paper, we propose to address these limitations by introducing variable time steps and coupling them with the prediction horizon length. A simplified point-mass motion primitive is used to leverage the differential flatness of quadrotor dynamics and the generation of feasible trajectories in the flat output space. Based on the presented evaluation results and experimentally validated deployment, the proposed method increases the solution quality by enabling planning for long flight segments but allowing tightly sampled maneuvering.

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