Quad-LCD: Layered Control Decomposition Enables Actuator-Feasible Quadrotor Trajectory Planning

要約

この作業では、モーター飽和制約を備えた四肢装置システムのデータ駆動型軌道生成に関する以前の作業からの貢献を専門としています。
モーターが四角体システムで飽和すると、クラッシュにつながる車両の「制御されていないドリフト」があります。
飽和に取り組むために、コントロール分解を適用し、低、中、高コストの参照軌跡で構成されるシミュレーションデータから追跡ペナルティを学びます。
私たちのアプローチは、シミュレーションの積極的な操作のベースラインと比較して、クラッシュ率を約49ドル\％$減らします。
CrazyFlieハードウェアプラットフォームでは、フライトの成功につながる実験を通じて実現可能性を示しています。
データ駆動型の方法に対する関心が高まっていることに動機付けられ、四肢装置計画への関心が高まって、ハードウェアプラットフォームの使いやすい抽象化を備えたオープンソースの軽量コードを提供します。

要約(オリジナル)

In this work, we specialize contributions from prior work on data-driven trajectory generation for a quadrotor system with motor saturation constraints. When motors saturate in quadrotor systems, there is an “uncontrolled drift’ of the vehicle that results in a crash. To tackle saturation, we apply a control decomposition and learn a tracking penalty from simulation data consisting of low, medium and high-cost reference trajectories. Our approach reduces crash rates by around $49\%$ compared to baselines on aggressive maneuvers in simulation. On the Crazyflie hardware platform, we demonstrate feasibility through experiments that lead to successful flights. Motivated by the growing interest in data-driven methods to quadrotor planning, we provide open-source lightweight code with an easy-to-use abstraction of hardware platforms.

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