Nonlinear Model Predictive Control with Obstacle Avoidance Constraints for Autonomous Navigation in a Canal Environment

要約

この論文では、運河環境で運航する小型クルーズ船の自律航行能力の開発プロセスについて説明し、韓国の浦項運河で行われたフィールド実験の結果を紹介します。
非線形モデル予測制御 (NMPC) は、運河の狭い通路でのクルーズ船のオンライン軌道計画と追跡制御に使用されました。
ボートのダイナミクスの非線形特性を考慮するために、加減速やジグザグ試験などのさまざまな試験操縦からの実験データを使用してシステムの同定が実行されました。
運河環境の障害物構造を効率的に表現するために、オンボード LiDAR センサーでキャプチャされた点群データを使用して運河壁を線分としてパラメータ化し、それらを障害物回避の制約とみなしました。
提案された手法は単一の NMPC 層に実装され、浦項運河での実験実行を通じてその現実世界のパフォーマンスが検証されました。

要約(オリジナル)

In this paper, we describe the development process of autonomous navigation capabilities of a small cruise boat operating in a canal environment and present the results of a field experiment conducted in the Pohang Canal, South Korea. Nonlinear model predictive control (NMPC) was used for the online trajectory planning and tracking control of the cruise boat in a narrow passage in the canal. To consider the nonlinear characteristics of boat dynamics, system identification was performed using experimental data from various test maneuvers, such as acceleration-deceleration and zigzag trials. To efficiently represent the obstacle structures in the canal environment, we parameterized the canal walls as line segments with point cloud data, captured by an onboard LiDAR sensor, and considered them as constraints for obstacle avoidance. The proposed method was implemented in a single NMPC layer, and its real-world performance was verified through experimental runs in the Pohang Canal.

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