Formation Control for Moving Target Enclosing and Tracking via Relative Localization

要約

この論文では、複数の無人航空機 (UAV) を分散方式で調整し、外部位置特定システムを使用せずに移動目標を永続的に取り囲み追跡するための統合フレームワークを提案します。
UAV は、ローカル フレーム内で視覚ベースの方法を使用して、自己変位とターゲットの相対位置を取得できると想定されています。
さらに、UAV は相対距離を測定し、相互に通信することができます。
超広帯域 (UWB) センサーによる。
グローバル座標系が存在しないため、近隣からの測定値を直接利用してターゲット状態を共同推定することはできません。
これに対処するために、UAV 間の相対位置を推定するための再帰的最小二乗推定器 (RLSE) が分散カルマン フィルター (DKF) に統合され、ターゲット状態の永続的な推定が可能になります。
UAV が環境の閉塞によりターゲットの直接測定値を失った場合、近隣からの測定値が UAV のローカル フレームに調整されて間接測定値が提供されます。
さらに、推定量の収束を確実にし、効果的なターゲット追跡を維持することは同時に重要な課題です。
この問題に取り組むために、結合発振器ベースの循環フォーメーション設計を統合することにより、制限された入力を備えたコンセンサスベースのフォーメーション コントローラーが開発されました。
理論的分析により、提案されたフレームワークが一定の速度でターゲットを漸近追跡することが保証されることが示されています。
速度が変化するターゲットの場合、追跡エラーはターゲットの最大加速度に関連する境界領域に収束します。
シミュレーションと実験により、提案されたアルゴリズムの有効性が検証されます。

要約(オリジナル)

This paper proposes an integrated framework for coordinating multiple unmanned aerial vehicles (UAVs) in a distributed fashion to persistently enclose and track a moving target without external localization systems. It is assumed that the UAV can obtain self-displacement and the target’s relative position using vision-based methods within its local frame. Additionally, UAVs can measure relative distances and communicate with each other, e.g. by ultrawideband (UWB) sensors. Due to the absence of a global coordinate system, measurements from neighbors cannot be directly utilized for collaborative estimation of the target state. To address this, a recursive least squares estimator (RLSE) for estimating the relative positions between UAVs is integrated into a distributed Kalman filter (DKF), enabling a persistent estimation of the target state. When the UAV loses direct measurements of the target due to environmental occlusion, measurements from neighbors will be aligned into the UAV’s local frame to provide indirect measurements. Furthermore, simultaneously ensuring the convergence of the estimators and maintaining effective target tracking is a significant challenge. To tackle this problem, a consensus-based formation controller with bounded inputs is developed by integrating a coupled oscillator-based circular formation design. Theoretical analysis shows that the proposed framework ensures asymptotic tracking of a target with constant velocity. For a target with varying velocity, the tracking error converges to a bounded region related to the target’s maximum acceleration. Simulations and experiments validate the effectiveness of the proposed algorithm.

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