SwarmPath：利用人工势场与阻抗控制的气垫无人机在拥挤环境中的导航
机器人学
2025-04-22 v1
摘要
在多无人机系统领域，从起点到目标点通过动态环境并提供碰撞自由轨迹和高效路径规划是一个重要挑战。为解决这个问题，我们提出了一种新的 SwarmPath 技术，涉及人工势场 (APF) 与阻抗控制器集成。该方法提供了一个基于碰撞自由领袖-跟随行为的解决方案，使无人机能够适应环境。此外，领袖是虚拟的，而无人机是物理跟随者，利用 APF 路径规划方法寻找通往目标的最小可能路径。同时，无人机动态调整阻抗链接，使其能够创建与障碍物的虚拟链接以规避它们。与传统 APF 相比，所提出的 SwarmPath 系统不仅提供平滑的碰撞规避，还使代理人能够通过狭窄通道，同时确保安全性（以无人机连接性），将总旅行时间降低 30%。最后，结果还表明，模拟环境与真实环境之间的差异，平均绝对百分比误差 (APE) 为 6%，这凸显了该解决方案在真实世界情景中的可靠性。
引用
@article{arxiv.2410.07848,
title = {SwarmPath: Drone Swarm Navigation through Cluttered Environments Leveraging Artificial Potential Field and Impedance Control},
author = {Roohan Ahmed Khan and Malaika Zafar and Amber Batool and Aleksey Fedoseev and Dzmitry Tsetserukou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.07848},
year = {2025}
}
备注
Manuscript accepted in IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (IEEE ROBIO 2024)