基于无全局状态的无人机避障控制：空地协作场景
机器人学
2025-10-29 v1
摘要
CoNi-MPC 为空地协作任务中的无人机控制提供了有效框架，仅依赖相对状态，消除了全球状态估计的需求。然而，其缺乏环境信息为避障带来了显著挑战。为此，我们提出一种新型避障算法——合作非惯性坐标系避障（CoNi-OA），专为无人机-无人车协作场景设计，无需依赖全球状态估计或障碍预测。CoNi-OA 独立利用无人机单帧原始激光数据生成调制矩阵，直接调整四旋翼速度实现避障。该调制方法 enables 在 UGV 非惯性坐标系中实时生成无碰撞轨迹，显著降低计算需求（每次迭代少于 5 毫秒），在动态不可预测环境中保持安全。本文的关键贡献包括：(1) 专为无人机-无人车协作在非惯性坐标系中且无全局状态设计的调制避障算法；(2) 基于单帧激光数据的快速实时轨迹生成，无需障碍建模或预测；(3) 对静态和动态环境的适应性，拓展至无特征或未知场景的适用性。
引用
@article{arxiv.2510.24315,
title = {Global-State-Free Obstacle Avoidance for Quadrotor Control in Air-Ground Cooperation},
author = {Baozhe Zhang and Xinwei Chen and Qingcheng Chen and Chao Xu and Fei Gao and Yanjun Cao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.24315},
year = {2025}
}