Polynomial-based Online Planning for Autonomous Drone Racing in Dynamic Environments

要約

近年、自律走行型ドローンレースの進歩には目覚ましいものがある。
ただし、主な焦点は実行時間を達成することにあり、動的環境の課題にはほとんど注意が払われません。
レースシナリオの高速性は、予見できない環境変化の可能性と相まって、オンラインでの再計画とその適時性に対する厳しい要件を提示します。
動的な環境でのレースのために、効率的な多項式軌道表現を備えたオンライン再計画フレームワークを提案します。
最適化アプローチに基づいて、積極的なスピードと柔軟な障害物回避の間でトレードオフを行います。
さらに、レースの中間ウェイポイントを通過する際の安全性と正確性を確保するために、計画中に要求をハード制約として定式化します。
動的な障害物については、局所的な最適化によるレース時間のロスを防ぐために、エンジニアリング上の考慮事項に基づいて並列マルチトポロジー軌道計画が設計されています。
このフレームワークはクアッドローター システムに統合され、DJI ロボマスター インテリジェント UAV チャンピオンシップでのデモンストレーションに成功し、レーシング トラックを完走して 1 位となり、2 位の半分以下のタイムでゴールしました。

要約(オリジナル)

In recent years, there is a noteworthy advancement in autonomous drone racing. However, the primary focus is on attaining execution times, while scant attention is given to the challenges of dynamic environments. The high-speed nature of racing scenarios, coupled with the potential for unforeseeable environmental alterations, present stringent requirements for online replanning and its timeliness. For racing in dynamic environments, we propose an online replanning framework with an efficient polynomial trajectory representation. We trade off between aggressive speed and flexible obstacle avoidance based on an optimization approach. Additionally, to ensure safety and precision when crossing intermediate racing waypoints, we formulate the demand as hard constraints during planning. For dynamic obstacles, parallel multi-topology trajectory planning is designed based on engineering considerations to prevent racing time loss due to local optimums. The framework is integrated into a quadrotor system and successfully demonstrated at the DJI Robomaster Intelligent UAV Championship, where it successfully complete the racing track and placed first, finishing in less than half the time of the second-place.

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