用于室内外环境障碍物规避的定制非线性模型预测控制
机器人学
2024-10-04 v1 人工智能
硬件体系结构
计算工程、金融与科学
系统与控制
系统与控制
摘要
导航复杂环境需要无人机（UAV）和自主系统实时执行轨迹跟踪和障碍规避。虽然许多控制策略有效利用线性近似，但针对 UAV 的非线性动力学，尤其是在障碍密集环境中，仍是一个需要进一步研究的关键挑战。本文引入一种非线性模型预测控制（NMPC）框架，用于 DJI Matrice 100，通过采用动态模型和 B 样条插值实现平滑参考轨迹，确保最小偏差并满足安全约束。该框架支持各种轨迹类型，并采用惩罚-based 代价函数提高紧凑机动中的控制精度。该框架利用 CasADi 实现高效实时优化，使 UAV 即使在计算受限的情况下也能保持稳健运行。仿真和实际的室内外实验表明，NMPC 能够适应扰动，实现平滑且无碰撞的导航。
引用
@article{arxiv.2410.02732,
title = {Custom Non-Linear Model Predictive Control for Obstacle Avoidance in Indoor and Outdoor Environments},
author = {Lara Laban and Mariusz Wzorek and Piotr Rudol and Tommy Persson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.02732},
year = {2024}
}
备注
This manuscript has 7 pages and 8 figures, detailing NMPC for UAV obstacle avoidance using DJI UAVs. It features simulations, experimental results, and uses CasADi for optimization with ROS integration. Code and media at https://github.com/larasupernovae/nmpc_flash_multi_obstacle