面向无人机的最优运动规划模型预测控制
机器人学
2024-10-15 v1
摘要
运动规划是无人空中飞行器 (UAV) 导航的 essential 过程，需适应障碍物和不同运营环境结构以到达目标。本文提出了一种针对未知复杂环境中 UUV 运动的 optimal planner。该 planner 接收局部范围传感器的点云数据，然后将其转换为表示周围环境的体素网格。随后基于体素网格生成引导 UUV 到达目标的局部轨迹。该轨迹进一步使用模型预测控制 (MPC) 进行优化，以提升 UAV 操作的安全性、速度和平滑性。优化通过定义多个代价函数和约束条件实现，考虑 UUV 的动力学和要求。在包含众多障碍物的复杂环境中进行了大量仿真和与最新方法的比较，评估了本方法的性能。结果表明，我们的方法不仅提供更短、更平滑的轨迹，也具有更快、更稳定的速度轮廓，并且更节能，适用于各种 UUV 应用。
引用
@article{arxiv.2410.09799,
title = {Model Predictive Control for Optimal Motion Planning of Unmanned Aerial Vehicles},
author = {Duy-Nam Bui and Thu Hang Khuat and Manh Duong Phung and Thuan-Hoang Tran and Dong LT Tran},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.09799},
year = {2024}
}
备注
In proceedings of 2024, the 7th International Conference on Control, Robotics and Informatics (ICCRI 2024)