Ground and Flight Locomotion for Two-Wheeled Drones via Model Predictive Path Integral Control

要約

このペーパーでは、地面を駆動して空中で飛ぶことができる二輪ドローンのモーション計画に対する新しいアプローチを提示します。
二輪ドローンモーション計画の従来の方法は、通常、勾配ベースの最適化に依存しており、障害物の形が微分可能な形で近似できると仮定します。
この制限を克服するために、モデル予測パス積分（MPPI）制御に基づいたモーション計画方法を提案し、運転モードと飛行モードを切り替えることにより、任意に形作られた障害物を介したナビゲーションを可能にします。
モードスイッチングによって引き起こされる不安定性と迅速なソリューションの変更を処理するために、提案されたメソッドは制御スペースを切り替え、MPPIの補助コントローラーを利用します。
シミュレーション結果は、提案された方法が非構造化された環境でのナビゲーションを可能にし、モードスイッチングを通じて効果的な障害物回避を実現することを示しています。

要約(オリジナル)

This paper presents a novel approach to motion planning for two-wheeled drones that can drive on the ground and fly in the air. Conventional methods for two-wheeled drone motion planning typically rely on gradient-based optimization and assume that obstacle shapes can be approximated by a differentiable form. To overcome this limitation, we propose a motion planning method based on Model Predictive Path Integral (MPPI) control, enabling navigation through arbitrarily shaped obstacles by switching between driving and flight modes. To handle the instability and rapid solution changes caused by mode switching, our proposed method switches the control space and utilizes the auxiliary controller for MPPI. Our simulation results demonstrate that the proposed method enables navigation in unstructured environments and achieves effective obstacle avoidance through mode switching.

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