Cooperative Control of Multi-Quadrotors for Transporting Cable-Suspended Payloads: Obstacle-Aware Planning and Event-Based Nonlinear Model Predictive Control

要約

このペーパーでは、障害物を認識した計画とイベントベースの非線形モデル予測制御（NMPC）を強調し、ケーブル懸濁ペイロードを輸送する複数の四つ孔の協同制御のための新しい方法論を紹介します。
当社のアプローチは、グローバルパス計画のA*アルゴリズムとローカルコントロールのNMPCの組み合わせを介して、軌道計画をリアルタイム制御と統合し、軌跡の適応性と障害物回避を強化します。
動的に生成された環境マップを介して特定されたイベントに基づいて更新する高度なイベントトリガー制御システムを提案します。
これらのマップは、静的な障害物検出のためのマルチカメラシステムと、高解像度、動的障害物の低遅延検出用のイベントカメラを含むデュアルカメラセットアップを使用して構築されています。
この設計は、特に急速な動きや可変照明条件を備えた環境で、従来のカメラが見落とす可能性のある急速に移動し、一時的な障害に対処するために重要です。
新しい障害物が検出されると、A*アルゴリズムは更新されたマップに基づいてウェイポイントを再計算し、安全で効率的なナビゲーションを確保します。
このリアルタイムの障害物の検出とマップの更新統合により、システムは環境の変化に適応的に対応し、安全性とナビゲーション効率を著しく改善できます。
このシステムは、正確なローカリゼーションと包括的な環境マッピングのために、マルチカメラ、イベントカメラ、およびIMUのデータを利用したスラムおよびオブジェクト検出技術を採用しています。
NMPCフレームワークは、複数の四角形と吊り下げられたペイロードの複雑なダイナミクスを巧みに管理し、安全性と安定性を維持するための安全上の制約を組み込みます。
広範なシミュレーションは、提案されたアプローチを検証し、エネルギー効率、計算リソース管理、および応答性の大幅な強化を実証します。

要約(オリジナル)

This paper introduces a novel methodology for the cooperative control of multiple quadrotors transporting cablesuspended payloads, emphasizing obstacle-aware planning and event-based Nonlinear Model Predictive Control (NMPC). Our approach integrates trajectory planning with real-time control through a combination of the A* algorithm for global path planning and NMPC for local control, enhancing trajectory adaptability and obstacle avoidance. We propose an advanced event-triggered control system that updates based on events identified through dynamically generated environmental maps. These maps are constructed using a dual-camera setup, which includes multi-camera systems for static obstacle detection and event cameras for high-resolution, low-latency detection of dynamic obstacles. This design is crucial for addressing fast-moving and transient obstacles that conventional cameras may overlook, particularly in environments with rapid motion and variable lighting conditions. When new obstacles are detected, the A* algorithm recalculates waypoints based on the updated map, ensuring safe and efficient navigation. This real-time obstacle detection and map updating integration allows the system to adaptively respond to environmental changes, markedly improving safety and navigation efficiency. The system employs SLAM and object detection techniques utilizing data from multi-cameras, event cameras, and IMUs for accurate localization and comprehensive environmental mapping. The NMPC framework adeptly manages the complex dynamics of multiple quadrotors and suspended payloads, incorporating safety constraints to maintain dynamic feasibility and stability. Extensive simulations validate the proposed approach, demonstrating significant enhancements in energy efficiency, computational resource management, and responsiveness.

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