基于$SO(3)$的模型预测球面图像视觉伺服用于激进空中跟踪
机器人学
2022-12-20 v1
摘要
本文提出了一种基于图像的视觉伺服控制（IBVS）方法，用于第一人称视角（FPV）四旋翼飞行器执行激进的空中跟踪。使用IBVS操纵欠驱动飞行器面临三大挑战：（i）寻找一种对大旋转鲁棒且适合作为优化变量的视觉特征表示；（ii）在不牺牲机器人敏捷性的前提下保持目标可见；（iii）补偿检测到的特征中的旋转效应。我们提出了一个完整的设计框架来解决这些问题。首先，我们采用上的旋转来表示上的球面图像特征，以获得无奇异性和二阶可微的特性。为确保目标可见性，我们将IBVS问题表述为一个非线性模型预测控制（NMPC）问题，并考虑了三个约束：机器人的物理极限、目标可见性和碰撞时间（TTC）。此外，我们提出了一种新颖的姿态补偿方案，使得能够在实际图像平面而非虚拟的固定方向图像平面上制定可见性约束。这保证了可见性约束在大旋转下依然有效。大量实验结果表明，我们的方法无需定位系统的辅助，即可稳定且激进地跟踪快速移动的目标。
引用
@article{arxiv.2212.09613,
title = {Model Predictive Spherical Image-Based Visual Servoing On $SO(3)$ for Aggressive Aerial Tracking},
author = {Chao Qin and Qiuyu Yu and Hugh H. T. Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.09613},
year = {2022}
}