NMPC-Lander: Nonlinear MPC with Barrier Function for UAV Landing on a Mobile Platform

要約

Quadcoptersは、多数の重要なアプリケーションで人気を博している多用途の航空ロボットです。
ただし、運用上の有効性は、限られたバッテリー寿命と制限された飛行範囲によって制約されています。
これらの課題に対処するために、固定またはモバイルの充電およびバッテリースワッピングステーションに着陸する自律的なドローンが不可欠な機能となっています。
この研究では、静的プラットフォームと動的プラットフォームの両方に正確で安全な自律的な着陸を実現するために、非線形モデル予測制御（NMPC）を制御バリア関数（CBF）と統合する新しい制御アーキテクチャであるNMPC-Landerを提示します。
私たちのアプローチは、正確な軌跡の追跡と着陸のためにNMPCを採用していますが、同時にCBFを組み込んで静的な障害物との衝突回避を確保しています。
実際のハードウェアでの実験的評価は、着陸シナリオで高精度が高いことを示しており、定常プラットフォームとモバイルプラットフォームでそれぞれ9.0 cmと11 cmの平均最終位置誤差があります。
特に、NMPCランダーは、b-splineをA*スプラインと組み合わせて、位置追跡に関してほぼ3倍に優れており、その優れた堅牢性と実用的な効果を強調しています。

要約(オリジナル)

Quadcopters are versatile aerial robots gaining popularity in numerous critical applications. However, their operational effectiveness is constrained by limited battery life and restricted flight range. To address these challenges, autonomous drone landing on stationary or mobile charging and battery-swapping stations has become an essential capability. In this study, we present NMPC-Lander, a novel control architecture that integrates Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) with Control Barrier Functions (CBF) to achieve precise and safe autonomous landing on both static and dynamic platforms. Our approach employs NMPC for accurate trajectory tracking and landing, while simultaneously incorporating CBF to ensure collision avoidance with static obstacles. Experimental evaluations on the real hardware demonstrate high precision in landing scenarios, with an average final position error of 9.0 cm and 11 cm for stationary and mobile platforms, respectively. Notably, NMPC-Lander outperforms the B-spline combined with the A* planning method by nearly threefold in terms of position tracking, underscoring its superior robustness and practical effectiveness.

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