A Rapid Trajectory Optimization and Control Framework for Resource-Constrained Applications

要約

このペーパーでは、自律剤の迅速な動作を可能にするために積分チェビシェフコロケーション法を使用する計算効率的なモデル予測制御定式化を提示します。
有限硬膜の最適制御問題と最適な軌跡の再帰的再評価を提起することにより、状態のL2規範と制御エラーの最小化が二次プログラムに転写されます。
制御および状態変数の制約は、Chebyshev多項式を使用してパラメーター化され、アクチュエータの制限と維持制約を組み込むための最適な軌跡生成プログラムに対応します。
ポリトープの微分可能な衝突検出は、最適な衝突回避のために活用されています。
コロケーション方法から得られた結果は、パフォーマンスの改善の概要を説明するために、エッジコンピューターの既存のアプローチに対してベンチマークされています。
最後に、マルチエージェントスペースシステムを含む共同制御シナリオは、提案された作業の技術的メリットを実証するために考えられています。

要約(オリジナル)

This paper presents a computationally efficient model predictive control formulation that uses an integral Chebyshev collocation method to enable rapid operations of autonomous agents. By posing the finite-horizon optimal control problem and recursive re-evaluation of the optimal trajectories, minimization of the L2 norms of the state and control errors are transcribed into a quadratic program. Control and state variable constraints are parameterized using Chebyshev polynomials and are accommodated in the optimal trajectory generation programs to incorporate the actuator limits and keep-out constraints. Differentiable collision detection of polytopes is leveraged for optimal collision avoidance. Results obtained from the collocation methods are benchmarked against the existing approaches on an edge computer to outline the performance improvements. Finally, collaborative control scenarios involving multi-agent space systems are considered to demonstrate the technical merits of the proposed work.

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