The MRS UAV System: Pushing the Frontiers of Reproducible Research, Real-world Deployment, and Education with Autonomous Unmanned Aerial Vehicles

要約

現実的なシミュレーションと現実世界の実験を通じて複製可能な研究をサポートするためのマルチローター無人航空機制御（UAV）と推定システムを紹介します。
複数のセンサーを同時に使用して、さまざまな参照フレームでUAVの状態を推定するためのユニークなマルチフレームローカリゼーションパラダイムを提案します。
このシステムは、GNSSおよびGNSSによる環境での複雑なミッションを可能にします。これには、屋外の屋外遷移や、信頼できないローカリゼーションソースをバックアップするための冗長推定器の実行が含まれます。
2つのフィードバックコントロール設計が提示されています。1つは正確で攻撃的な操作用、もう1つは騒々しい状態の推定値を備えた安定した滑らかな飛行用です。
提案された制御および推定パイプラインは、3Dの方向のオイラー/TAIT-ブライアン角表現を使用せずに構築されます。
代わりに、標準的なマルチローターヘリコプターの3Dでの1つの自由な回転度を表すために、回転行列と新しい見出しベースのコンベンションに依存しています。
UAV、センサー、ローカリゼーションシステムの現実的なシミュレーションなど、積極的に維持され、十分に文書化されたオープンソースの実装を提供します。
提案されたシステムは、マルチロボットシステム、空中群れ、空中操作、モーション計画、およびリモートセンシングに関する長年の応用研究の産物です。
私たちの結果はすべて、システムをここに示す形式に形作る現実世界のシステム展開によってサポートされています。
さらに、このシステムは、名誉あるMBZIRC 2017および2020ロボティクスコンペティションのプラハにあるCTUからのチームの参加中に、またDARPA Subt Challengeで利用されました。
毎回、私たちのチームは世界中から最高の競合他社の中で最高の場所を確保することができました。
各機会に、課題はチームがシステムを改善し、厳しい締め切りの中で大量の高品質のエクスペリエンスを獲得するように動機付けました。

要約(オリジナル)

We present a multirotor Unmanned Aerial Vehicle control (UAV) and estimation system for supporting replicable research through realistic simulations and real-world experiments. We propose a unique multi-frame localization paradigm for estimating the states of a UAV in various frames of reference using multiple sensors simultaneously. The system enables complex missions in GNSS and GNSS-denied environments, including outdoor-indoor transitions and the execution of redundant estimators for backing up unreliable localization sources. Two feedback control designs are presented: one for precise and aggressive maneuvers, and the other for stable and smooth flight with a noisy state estimate. The proposed control and estimation pipeline are constructed without using the Euler/Tait-Bryan angle representation of orientation in 3D. Instead, we rely on rotation matrices and a novel heading-based convention to represent the one free rotational degree-of-freedom in 3D of a standard multirotor helicopter. We provide an actively maintained and well-documented open-source implementation, including realistic simulation of UAV, sensors, and localization systems. The proposed system is the product of years of applied research on multi-robot systems, aerial swarms, aerial manipulation, motion planning, and remote sensing. All our results have been supported by real-world system deployment that shaped the system into the form presented here. In addition, the system was utilized during the participation of our team from the CTU in Prague in the prestigious MBZIRC 2017 and 2020 robotics competitions, and also in the DARPA SubT challenge. Each time, our team was able to secure top places among the best competitors from all over the world. On each occasion, the challenges has motivated the team to improve the system and to gain a great amount of high-quality experience within tight deadlines.

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