面向风力机自主巡检的视觉跟踪非线性模型预测控制方法
机器人学
2023-10-24 v1
摘要
使用 aerial robots（空中机器人）对陆上与海上风力机进行自动化视觉巡检具有多项优势，即：通过避免工人悬于高空来提供安全工作环境、缩短巡检时间、实现预防性维护以及抵达难以接近的区域。本文提出一种新颖的非线性模型预测控制（NMPC）框架以及全局风力机路径规划器，以实现风力机巡检的距离最优覆盖。与传统 MPC 公式不同，视觉跟踪 NMPC（VT-NMPC）被设计为跟踪巡检表面而非位置与航向轨迹，从而避免了为无人机提供精确预定义轨迹的需要。所提 VT-NMPC 方法的另一能力是，通过将巡检需求作为待最小化的视觉跟踪代价纳入，其在自然满足无人机物理约束的同时成功完成巡检任务。多次仿真运行与真实世界测试证明了该自动化巡检框架的高效与有效，其优于传统 MPC 设计，可提供目标风力机叶片的完整覆盖并对多变风况具有鲁棒性。实现代码已开源。
引用
@article{arxiv.2310.14030,
title = {Visual Tracking Nonlinear Model Predictive Control Method for Autonomous Wind Turbine Inspection},
author = {Abdelhakim Amer and Mohit Mehndiratta and Jonas le Fevre Sejersen and Huy Xuan Pham and Erdal Kayacan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.14030},
year = {2023}
}
备注
8 pages, accepted for publication at ICAR conference