TOPPQuad: Dynamically-Feasible Time Optimal Path Parametrization for Quadrotors

要約

雑然とした環境でクアローターの時間を最適化する軌道を計画することは、困難な非凸問題です。
この論文では、車両の個々のモーター推力の限界に違反することなく、衝突のない特定の幾何学的パスの通過時間を最小限に抑えることに取り組みます。
これまでのアプローチは、動的実現可能性を保証しない凸緩和に依存するか、過度に保守的な時間パラメータ化を生成していました。
我々は、クアローターの剛体ダイナミクスと、入力の限界 (モーター速度を含む) や車両の状態 (姿勢、線形速度、角速度、加速度を含む) などの制約を明示的に組み込む、クアローター用の時間最適パス パラメーター化アルゴリズムである TOPPQuad を提案します。
動的実現可能性の緩い概念を持つ複数のプランナーと比較して、ロボットのハードウェア制約を考慮したより高速な軌道を生成するプランナーの能力を実証します。
また、TOPPQuad を使用して、双方向モーターを利用するクアッドローターの軌道を計画する方法も示します。
全体として、提案されたアプローチは、安全性を確保しながら自律型超小型航空機の有効性を最大化するための道を切り開きます。

要約(オリジナル)

Planning time-optimal trajectories for quadrotors in cluttered environments is a challenging, non-convex problem. This paper addresses minimizing the traversal time of a given collision-free geometric path without violating bounds on individual motor thrusts of the vehicle. Previous approaches have either relied on convex relaxations that do not guarantee dynamic feasibility, or have generated overly conservative time parametrizations. We propose TOPPQuad, a time-optimal path parameterization algorithm for quadrotors which explicitly incorporates quadrotor rigid body dynamics and constraints such as bounds on inputs (including motor speeds) and state of the vehicle (including the pose, linear and angular velocity and acceleration). We demonstrate the ability of the planner to generate faster trajectories that respect hardware constraints of the robot compared to several planners with relaxed notions of dynamic feasibility. We also demonstrate how TOPPQuad can be used to plan trajectories for quadrotors that utilize bidirectional motors. Overall, the proposed approach paves a way towards maximizing the efficacy of autonomous micro aerial vehicles while ensuring their safety.

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