Formation Control for Enclosing and Tracking via Relative Localization

要約

このペーパーでは、外部のローカリゼーションシステムに依存せずに移動ターゲットを永続的に囲み、追跡するために、複数の無人航空機（UAV）を調整するための統合フレームワークを提案します。
提案されたフレームワークは、協調状態推定器、円形形成パターンジェネレーター、およびフォーメーション追跡コントローラーの3つのモジュールで構成されています。
協調状態の推定モジュールでは、UAV間の相対位置を推定するための再帰最小二乗推定器（RLSE）が分散カルマンフィルター（DKF）と統合され、ターゲットの状態の永続的な推定が可能になります。
UAVが環境閉塞のためにターゲットの直接測定を失うと、近隣からの測定値がUAVのローカルフレームに揃えられ、間接測定が提供されます。
2番目のモジュールは、結合オシレータモデルを使用して、目的の円形形成パターンの計画に焦点を当てています。
このパターンは、移動ターゲットを囲む円の周りにUAVの均等な分布を保証します。
円形形成の永続的な励起特性は、最初のモジュールで収束を達成するために重要です。
最後に、コンセンサスベースのフォーメーションコントローラーは、複数のUAVが境界のある制御入力を確保しながら、計画された円形形成パターンを漸近的に追跡できるように設計されています。
理論分析は、提案されたフレームワークが一定の速度でターゲットの漸近追跡を保証することを示しています。
速度が変化するターゲットの場合、追跡エラーは、ターゲットの最大加速度に関連する境界領域に収束します。
シミュレーションと実験では、提案されたアルゴリズムの有効性を検証します。

要約(オリジナル)

This paper proposes an integrated framework for coordinating multiple unmanned aerial vehicles (UAVs) in a distributed manner to persistently enclose and track a moving target without relying on external localization systems. The proposed framework consists of three modules: cooperative state estimators, circular formation pattern generators, and formation tracking controllers. In the cooperative state estimation module, a recursive least squares estimator (RLSE) for estimating the relative positions between UAVs is integrated with a distributed Kalman filter (DKF), enabling a persistent estimation of the target’s state. When a UAV loses direct measurements of the target due to environmental occlusion, measurements from neighbors are aligned into the UAV’s local frame to provide indirect measurements. The second module focuses on planning a desired circular formation pattern using a coupled oscillator model. This pattern ensures an even distribution of UAVs around a circle that encloses the moving target. The persistent excitation property of the circular formation is crucial for achieving convergence in the first module. Finally, a consensus-based formation controller is designed to enable multiple UAVs to asymptotically track the planned circular formation pattern while ensuring bounded control inputs. Theoretical analysis demonstrates that the proposed framework ensures asymptotic tracking of a target with constant velocity. For a target with varying velocity, the tracking error converges to a bounded region related to the target’s maximum acceleration. Simulations and experiments validate the effectiveness of the proposed algorithm.

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