Model predictive control-based trajectory generation for agile landing of unmanned aerial vehicle on a moving boat

要約

この論文では、過酷な条件下で無人航空機 (UAV) を無人水上航空機 (USV) の甲板に機敏に着陸させるための、モデル予測制御 (MPC) に基づく新しい軌道生成方法を提案します。
軌道生成では、USV の状態予測を利用して、デッキの傾斜が継続的に変化する場合でも、マルチコプター UAV が移動中の USV のデッキに正確に着陸できるように定期的に更新される軌道を作成します。
MPC ベースのスキームを使用して、UAV ダイナミクスと USV の予測状態の両方を位置と方向の一次導関数まで考慮して軌道を作成します。
既存のアプローチと比較して、私たちの方法はペナルティ行列を動的に変更して、飛行フェーズに関して対応する状態を正確に追跡します。
特に着陸操作中、UAV は USV と姿勢を同期させ、傾斜した甲板への迅速な着陸を可能にします。
シミュレーションでは、荒海（波高 4 m）までのさまざまな海況においてこの方法の信頼性が示され、着陸速度と精度において最先端の方法を上回り、平均で 2 倍の精度を示しています。
最後に、現実世界の実験によりシミュレーション結果が検証され、移動中の USV への堅牢な着陸が実証され、すべての計算は UAV 上でリアルタイムで実行されます。

要約(オリジナル)

This paper proposes a novel trajectory generation method based on Model Predictive Control (MPC) for agile landing of an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) onto an Unmanned Surface Vehicle (USV)’s deck in harsh conditions. The trajectory generation exploits the state predictions of the USV to create periodically updated trajectories for a multirotor UAV to precisely land on the deck of a moving USV even in cases where the deck’s inclination is continuously changing. We use an MPC-based scheme to create trajectories that consider both the UAV dynamics and the predicted states of the USV up to the first derivative of position and orientation. Compared to existing approaches, our method dynamically modifies the penalization matrices to precisely follow the corresponding states with respect to the flight phase. Especially during the landing maneuver, the UAV synchronizes attitude with the USV’s, allowing for fast landing on a tilted deck. Simulations show the method’s reliability in various sea conditions up to Rough sea (wave height 4 m), outperforming state-of-the-art methods in landing speed and accuracy, with twice the precision on average. Finally, real-world experiments validate the simulation results, demonstrating robust landings on a moving USV, while all computations are performed in real-time onboard the UAV.

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