CurviTrack: Curvilinear Trajectory Tracking for High-speed Chase of a USV

要約

海洋環境で使用される不均一なロボットチームは、海洋車両が自律航空車両が充電のために着陸できるようにするためにミッションを停止しなければならないときに時間とエネルギーの罰則を負います。
この論文では、MPCと結合した新しいドラッグアウェアモデルの定式化を使用して、この問題の解決策を提示します。したがって、通信なしでUSVの高速曲線軌跡中に追跡と着陸を可能にします。
最先端と比較して、私たちのアプローチは予測エラーが40％減少し、予測の確実性が3倍増加します。
その結果、これにより、従来の海洋ミッションには実行不可能な攻撃的なターン中であっても、パフォーマンスの追跡が30％改善され、移動USVへの着陸が40％上昇しました。
2つの異なるサイズの海洋船で2つの異なる現実世界のシナリオでアプローチをテストし、シミュレーションの統計分析を通じて結果をさらに固めて、方法の堅牢性を実証します。

要約(オリジナル)

Heterogeneous robot teams used in marine environments incur time-and-energy penalties when the marine vehicle has to halt the mission to allow the autonomous aerial vehicle to land for recharging. In this paper, we present a solution for this problem using a novel drag-aware model formulation which is coupled with MPC, and therefore, enables tracking and landing during high-speed curvilinear trajectories of an USV without any communication. Compared to the state-of-the-art, our approach yields 40% decrease in prediction errors, and provides a 3-fold increase in certainty of predictions. Consequently, this leads to a 30% improvement in tracking performance and 40% higher success in landing on a moving USV even during aggressive turns that are unfeasible for conventional marine missions. We test our approach in two different real-world scenarios with marine vessels of two different sizes and further solidify our results through statistical analysis in simulation to demonstrate the robustness of our method.

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