3D Guidance Law for Flexible Target Enclosing with Inherent Safety

要約

本稿では、任意に移動するターゲットを単一の追跡者で三次元的に囲み、ターゲットとの衝突を防止して追跡者の安全を確保するという問題を取り上げます。
提案された誘導戦略は、追跡者をターゲットを取り囲み排除する安全な空間領域に誘導し、ターゲットから一定の距離を維持できるようにすると同時に、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。
私たちはリアプノフ バリア関数の概念を強力なツールとして活用し、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、それによって事前に定義された領域内で追跡者の安全を確保します。
さらに、我々は、追跡者が金庫内で安定した包囲軌道を切り替えることによって安定した全体的な包囲行動を一貫して達成できるようにすることにより、任意に操縦する目標やその他の不確実性(車両/オートパイロットのダイナミクスや外乱など)の管理における提案された誘導則の有効性を実証します。
攻撃的な目標操作に対応する場合でも、必要な場合はいつでも地域に移動します。
私たちの研究のメリットを証明するために、私たちは、ソフトウェアインザループ (SITL) シミュレーション内の高忠実度クアローター モデルを含む、さまざまな困難なターゲット操作シナリオを網羅し、相対的な情報のみを必要とするさまざまなプラント モデルを使用して実験テストを実施しています。
実行成功。

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 while 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 and excluding 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. 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. Further, we demonstrate the effectiveness of the proposed guidance law in managing arbitrarily maneuvering targets and other uncertainties (such as vehicle/autopilot dynamics and external disturbances) by enabling the pursuer to consistently achieve stable global enclosing behaviors by switching between stable enclosing trajectories within the safe region whenever necessary, even in response to aggressive target maneuvers. To attest to the merits of our work, we conduct experimental tests with various plant models, including a high-fidelity quadrotor model within Software-in-the-loop (SITL) simulations, encompassing various challenging target maneuver scenarios and requiring only relative information for successful execution.

arxiv情報

著者 Praveen Kumar Ranjan,Abhinav Sinha,Yongcan Cao
発行日 2024-10-17 15:49:34+00:00
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