障碍物环境中基于嵌入式非线性模型预测控制的飞行导航
最优化与控制
2018-12-13 v1
摘要
我们提出了一种利用非线性模型预测控制（NMPC）实现微飞行器（MAV）自主飞行导航与避障的方法，并通过实验室实验验证了其有效性。所提方法可处理任意形状（可能为非凸）的障碍物。NMPC 问题使用 PANOC 求解：这是一种完全无矩阵、对病态条件不敏感、仅涉及简单代数运算且适用于嵌入式 NMPC 的快速数值优化方法。PANOC 的 C89 实现在实验室尺度 MAV 上以 20Hz 的速率板载求解 NMPC 问题。该 MAV 绕障碍物进行平滑机动。为提高自主性，我们提出了一种通过估计推力常数来补偿因 MAV 电池耗尽导致的推力随时间下降的简单方法。
引用
@article{arxiv.1812.04755,
title = {Aerial navigation in obstructed environments with embedded nonlinear model predictive control},
author = {Elias Small and Pantelis Sopasakis and Emil Fresk and Panagiotis Patrinos and George Nikolakopoulos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.04755},
year = {2018}
}