Fast Swarming of UAVs in GNSS-denied Feature-poor Environments without Explicit Communication

要約

この論文では、外部の位置特定や通信を行わずに、機能が乏しい環境で無人航空機 (UAV) の高速協調飛行を実現するための分散型群アプローチを紹介します。
UAV 近傍の新しいモデルは、堅牢な機内相互認識と群集状態フィードバック制御を実現するために提案されており、高速集団運動で使用される標準的な反応性群モデルで一般的なエージェント間振動を減少させるように設計されています。
新しい群集手法には、強化されたマルチロボット状態推定 (MRSE) 戦略が追加され、実際の環境では信頼性が低い可能性がある純粋なオンボード位置特定の信頼性が向上します。
MRSE と近隣モデルはエージェント間の情報交換に依存している可能性がありますが、通信状態の推定に基づいたスワーミング フレームワークの通信レス バージョンを導入して、大規模な群れの信頼性の低い通信ネットワークへの依存を軽減します。
提案されたソリューションは、一連の複雑な実世界の実験によって検証され、個々のハードウェア プラットフォームの物理的限界に達する集団速度による UAV 迎撃を動機とするタスクなど、さまざまな条件における全体的な能力を実証しました。

要約(オリジナル)

A decentralized swarm approach for the fast cooperative flight of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) in feature-poor environments without any external localization and communication is introduced in this paper. A novel model of a UAV neighborhood is proposed to achieve robust onboard mutual perception and flocking state feedback control, which is designed to decrease the inter-agent oscillations common in standard reactive swarm models employed in fast collective motion. The novel swarming methodology is supplemented with an enhanced Multi-Robot State Estimation (MRSE) strategy to increase the reliability of the purely onboard localization, which may be unreliable in real environments. Although MRSE and the neighborhood model may rely on information exchange between agents, we introduce a communication-less version of the swarming framework based on estimating communicated states to decrease dependence on the often unreliable communication networks of large swarms. The proposed solution has been verified by a set of complex real-world experiments to demonstrate its overall capability in different conditions, including a UAV interception-motivated task with a group velocity reaching the physical limits of the individual hardware platforms.

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