3D Guidance Law for Maximal Coverage and Target Enclosing with Inherent Safety

要約

この論文では、任意に移動するターゲットを 1 台の無人航空機 (UAV) で最大限にカバーしながら、ターゲットとの衝突を防止して追跡者の安全を確保しながら、3 次元で任意に移動するターゲットを囲むという問題に取り組みます。
提案された誘導戦略は、追跡者をターゲットを囲む空間の安全な領域に誘導し、ターゲットから一定の距離を維持できるようにしながら、この安全ゾーン内の任意の軌道に位置決めして収束する際の柔軟性を高めます。
私たちのアプローチは、制御入力として機能する加速度を備えた車両をモデル化するための非ホロノミック制約の使用と、追跡者の誘導法則を綿密に作成するための結合運動学を使用することによって特徴付けられます。
さらに、リアプノフ バリア関数の概念を強力なツールとして利用して、追跡者とターゲットの間の距離を非対称境界内に制限し、それによって事前定義された領域内で追跡者の安全を確保します。
アルゴリズムの有効性と堅牢性を検証するために、ソフトウェアインザループ (SITL) シミュレーション内に高忠実度のクアローター モデルを実装することで、さまざまな困難なターゲット操作シナリオを含む実験テストを実施します。
得られた結果は、提案された誘導法則の回復力を示し、任意に操縦する目標、車両/自動操縦のダイナミクス、および外乱を効果的に処理します。
私たちの方法は、攻撃的なターゲット操作に応答した場合でも、一貫して安定したグローバルな包囲動作を提供し、実行を成功させるために必要なのは相対情報のみです。

要約(オリジナル)

In this paper, we address the problem of enclosing an arbitrarily moving target in three dimensions by a single pursuer, which is an unmanned aerial vehicle (UAV), for maximum coverage while also ensuring the pursuer’s safety by preventing collisions with the target. The proposed guidance strategy steers the pursuer to a safe region of space surrounding the target, allowing it to maintain a certain distance from the latter while offering greater flexibility in positioning and converging to any orbit within this safe zone. Our approach is distinguished by the use of nonholonomic constraints to model vehicles with accelerations serving as control inputs and coupled engagement kinematics to craft the pursuer’s guidance law meticulously. Furthermore, we leverage the concept of the Lyapunov Barrier Function as a powerful tool to constrain the distance between the pursuer and the target within asymmetric bounds, thereby ensuring the pursuer’s safety within the predefined region. To validate the efficacy and robustness of our algorithm, we conduct experimental tests by implementing a high-fidelity quadrotor model within Software-in-the-loop (SITL) simulations, encompassing various challenging target maneuver scenarios. The results obtained showcase the resilience of the proposed guidance law, effectively handling arbitrarily maneuvering targets, vehicle/autopilot dynamics, and external disturbances. Our method consistently delivers stable global enclosing behaviors, even in response to aggressive target maneuvers, and requires only relative information for successful execution.

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