杂乱环境中四旋翼飞行器的最小时间航点飞行

我们解决了在存在障碍物的条件下，利用四旋翼完整动力学，规划其依次经过指定航点的最小时间轨迹的问题。该问题对于自主搜索救援和无人机竞速场景至关重要，但由于在避障所带来的非凸约束下最小化时间存在困难，迄今为止机器人学界尚未对其加以完整研究。早期工作依赖于简化动力学或多项式轨迹表示，未能发挥四旋翼的全部执行器潜力，因此并未以最小化时间为目标。我们通过一种基于采样的分层方法并采用逐步更复杂的四旋翼模型来解决这一挑战性问题。我们的方法首先在不同拓扑中寻找路径，以引导后续针对运动学质点模型的轨迹搜索；然后，在质点解的基础上，使用基于完整四旋翼模型的渐近最优运动学采样方法，寻找具有时间最优目标的可行轨迹。所提方法在杂乱环境中被证明优于所有相关基线方法，并进一步在世界最大的运动捕捉系统之一中进行了超过 60 km/h 的真实飞行验证。我们开源了代码。