Robot-Assisted Drone Recovery on a Wavy Surface Using Error-State Kalman Filter and Receding Horizon Model Predictive Control

要約

乱れた水面でドローンを回収することは、海上ロボット工学における重要な課題のままです。
この論文では、2つの主要なタスクに対処する波状の表面でのロボット支援ドローン回復のための統一されたフレームワークを提案します。1つ目は、エラーステートカルマンフィルター（ESKF）を使用した波誘発妨害下での移動ドローンの位置の正確な予測、および第二に、Reming Horizo​​nコントロール（RHC）を介したマニピュレーターの効果的な動き計画です。
具体的には、ESKFはドローンの将来の位置を0.5秒先に予測しますが、マニピュレーターはリアルタイムでキャプチャ軌道を計画しているため、波誘発性の基本動ちだけでなく、限られたトルク制約も克服します。
マニピュレーターサブシステムとUAVサブシステムを含むシステム設計を提供します。
UAV側では、ポジションコントロールと停止ペイロード戦略がどのように実装されているかを詳しく説明します。
マニピュレーターの側では、RHCスキームが従来の低レベルのコントロールアルゴリズムよりも優れていることを示します。
シミュレーションと現実世界の実験 – 波に耐えられたモーションデータを使用 – は、私たちのアプローチが高い成功率を達成することを示しています – 95％を超えて、従来のベースライン方法を最大10％、精度が20％上回ることを示しています。
結果は、最先端の（SOTA）パフォーマンスを達成し、海上ドローン運用のための実用的なソリューションを提供するシステムの実現可能性と堅牢性を強調しています。

要約(オリジナル)

Recovering a drone on a disturbed water surface remains a significant challenge in maritime robotics. In this paper, we propose a unified framework for Robot-Assisted Drone Recovery on a Wavy Surface that addresses two major tasks: Firstly, accurate prediction of a moving drone’s position under wave-induced disturbances using an Error-State Kalman Filter (ESKF), and secondly, effective motion planning for a manipulator via Receding Horizon Control (RHC). Specifically, the ESKF predicts the drone’s future position 0.5s ahead, while the manipulator plans a capture trajectory in real time, thus overcoming not only wave-induced base motions but also limited torque constraints. We provide a system design that comprises a manipulator subsystem and a UAV subsystem. On the UAV side, we detail how position control and suspended payload strategies are implemented. On the manipulator side, we show how an RHC scheme outperforms traditional low-level control algorithms. Simulation and real-world experiments – using wave-disturbed motion data – demonstrate that our approach achieves a high success rate – above 95% and outperforms conventional baseline methods by up to 10% in efficiency and 20% in precision. The results underscore the feasibility and robustness of our system, which achieves state-of-the-art (SOTA) performance and offers a practical solution for maritime drone operations.

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