MorphoMove: Bi-Modal Path Planner with MPC-based Path Follower for Multi-Limb Morphogenetic UAV

要約

この論文では、空中飛行と地上移動の両方が可能な多肢形態形成 UAV、MorphoGear の開発について説明します。
A* 戦略に基づくハイブリッド経路計画アルゴリズムが開発され、空から地上へのナビゲーション モード間のシームレスな移行を可能にし、それによって複雑な環境におけるロボットの機動性が向上しました。
さらに、新しい歩行動作のためのモデル予測制御 (MPC) アーキテクチャにより、地上移動中に正確な経路追従が実現されます。
実験的検証は、Python スクリプトを利用して制御値を計算する Unity シミュレーション環境で実施されました。
このアルゴリズムのパフォーマンスは、結果が示すように、二乗平均平方根誤差 (RMSE) が 0.91 cm、最大誤差が 1.85 cm であることによって検証されています。
これらの開発は、雑然とした環境でのナビゲーションにおける MorphoGear の適応性を強調し、空中と地上の両方の自律探査で使用可能なツールとして確立します。

要約(オリジナル)

This paper discusses developments for a multi-limb morphogenetic UAV, MorphoGear, that is capable of both aerial flight and ground locomotion. A hybrid path planning algorithm based on the A* strategy has been developed, enabling seamless transition between air-to-ground navigation modes, thereby enhancing robot’s mobility in complex environments. Moreover, precise path following is achieved during ground locomotion with a Model Predictive Control (MPC) architecture for its novel walking behaviour. Experimental validation was conducted in the Unity simulation environment utilizing Python scripts to compute control values. The algorithm’s performance is validated by the Root Mean Squared Error (RMSE) of 0.91 cm and a maximum error of 1.85 cm, as demonstrated by the results. These developments highlight the adaptability of MorphoGear in navigation through cluttered environments, establishing it as a usable tool in autonomous exploration, both aerial and ground-based.

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