Flight Structure Optimization of Modular Reconfigurable UAVs

要約

本論文では、それぞれ異なる重みと慣性パラメータを持つ大規模なモジュール型無人航空機（UAV）群を、動的特性が改善された過可動飛行構造に再構成するために設計された遺伝的アルゴリズム（GA）を紹介する。これまでの研究では、特定のタスクに対応した飛行構造を設計するために専門家の知識を利用するか、最適なものを見つけるために膨大な計算を必要とする列挙ベースのアルゴリズムに依存していました。しかし、いずれのアプローチも、モジュール間の異質性に対応する上で課題がある。我々のGAは、過剰動作と動的特性の複雑さを定式化に組み込むことにより、これらの課題に対処する。さらに、飛行構造を記述するためにツリー表現とベクトル表現を採用し、それぞれGAフレームワーク内での効率的な交叉操作と適合度評価を容易にしている。全方向推力発生器として機能可能なキュービックモジュラー型クアッドコプターを用いて、提案アプローチが、(i)軌道追跡精度を確保しつつ、過振動を保証する最適でない構成を巧みに特定できること、(ii)従来の列挙ベースの手法と比較して計算コストを大幅に削減できることを検証する。

要約(オリジナル)

This paper presents a Genetic Algorithm (GA) designed to reconfigure a large group of modular Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), each with different weights and inertia parameters, into an over-actuated flight structure with improved dynamic properties. Previous research efforts either utilized expert knowledge to design flight structures for a specific task or relied on enumeration-based algorithms that required extensive computation to find an optimal one. However, both approaches encounter challenges in accommodating the heterogeneity among modules. Our GA addresses these challenges by incorporating the complexities of over-actuation and dynamic properties into its formulation. Additionally, we employ a tree representation and a vector representation to describe flight structures, facilitating efficient crossover operations and fitness evaluations within the GA framework, respectively. Using cubic modular quadcopters capable of functioning as omni-directional thrust generators, we validate that the proposed approach can (i) adeptly identify suboptimal configurations ensuring over-actuation while ensuring trajectory tracking accuracy and (ii) significantly reduce computational costs compared to traditional enumeration-based methods.

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