Control Barrier Functions in Dynamic UAVs for Kinematic Obstacle Avoidance: A Collision Cone Approach

要約

無人航空機 (UAV)、特にクアッドローターは、その操縦性と多用途性によりさまざまな業界に革命をもたらしましたが、動的な環境での安全な運用は、効果的な衝突回避技術に大きく依存しています。
この論文では、運動学的障害物を回避しながら、クワッドローターを目的のルートに沿って安全に航行させるための新しい技術を紹介します。
我々は、コントロール バリア関数 (CBF) と衝突円錐を使用して、クアッドローターと障害物の間の相対速度が衝突につながる可能性のあるベクトルの円錐を常に回避する新しい制約定式化を提案します。
提案された制約がクアッドローターにとって有効な CBF であることを示すことで、CBF-QP と呼ばれる Quadratic Programs (QP) を介してそのリアルタイム実装を活用することができます。
検証には、Crazyflie 2.1 での PyBullet シミュレーションとハードウェア実験が含まれており、静的および移動する障害物のシナリオでの有効性が実証されています。
文献、特に高次の CBF-QP との比較分析により、提案されたアプローチの保守的でない性質が強調されます。
シミュレーションとハードウェアのビデオはここから入手できます: https://tayalmanan28.github.io/C3BF-UAV/

要約(オリジナル)

Unmanned aerial vehicles (UAVs), specifically quadrotors, have revolutionized various industries with their maneuverability and versatility, but their safe operation in dynamic environments heavily relies on effective collision avoidance techniques. This paper introduces a novel technique for safely navigating a quadrotor along a desired route while avoiding kinematic obstacles. We propose a new constraint formulation that employs control barrier functions (CBFs) and collision cones to ensure that the relative velocity between the quadrotor and the obstacle always avoids a cone of vectors that may lead to a collision. By showing that the proposed constraint is a valid CBF for quadrotors, we are able to leverage its real-time implementation via Quadratic Programs (QPs), called the CBF-QPs. Validation includes PyBullet simulations and hardware experiments on Crazyflie 2.1, demonstrating effectiveness in static and moving obstacle scenarios. Comparative analysis with literature, especially higher order CBF-QPs, highlights the proposed approach’s less conservative nature. Simulation and Hardware videos are available here: https://tayalmanan28.github.io/C3BF-UAV/

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