基于样条细分的鲁棒且渐近局部最优无人机轨迹生成
机器人学
2021-05-11 v3
摘要
由于避障与驱动限制的约束为非凸，生成局部最优的无人机轨迹具有挑战性。我们提出了首个基于局部优化的无人机轨迹生成器，可同时保证在已知环境下的可行性与渐近最优性。\textit{可行性：}给定可行的初始猜测，我们的算法在优化过程中始终保证满足所有约束。\textit{渐近最优性：}我们采用轨迹的渐近精确分段逼近，其离散化分辨率可自动调节。在细化过程中，轨迹收敛到精确非凸规划问题的首次驻点。我们的方法还具有额外的实用优势，包括轨迹与时间分配的联合最优性，以及对挑战性环境的鲁棒性，如我们的实验所示。
引用
@article{arxiv.2010.09904,
title = {Robust & Asymptotically Locally Optimal UAV-Trajectory Generation Based on Spline Subdivision},
author = {Ruiqi Ni and Teseo Schneider and Daniele Panozzo and Zherong Pan and Xifeng Gao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.09904},
year = {2021}
}