論文の概要: Custom Non-Linear Model Predictive Control for Obstacle Avoidance in Indoor and Outdoor Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02732v1
• Date: Thu, 3 Oct 2024 17:50:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 01:13:18.737419
• Title: Custom Non-Linear Model Predictive Control for Obstacle Avoidance in Indoor and Outdoor Environments
• Title（参考訳）: 屋内・屋外環境における障害物回避のためのカスタム非線形モデル予測制御
• Authors: Lara Laban, Mariusz Wzorek, Piotr Rudol, Tommy Persson,
• Abstract要約: 本稿では,DJI行列100のための非線形モデル予測制御(NMPC)フレームワークを提案する。 このフレームワークは様々なトラジェクトリタイプをサポートし、厳密な操作の精度を制御するためにペナルティベースのコスト関数を採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Navigating complex environments requires Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and autonomous systems to perform trajectory tracking and obstacle avoidance in real-time. While many control strategies have effectively utilized linear approximations, addressing the non-linear dynamics of UAV, especially in obstacle-dense environments, remains a key challenge that requires further research. This paper introduces a Non-linear Model Predictive Control (NMPC) framework for the DJI Matrice 100, addressing these challenges by using a dynamic model and B-spline interpolation for smooth reference trajectories, ensuring minimal deviation while respecting safety constraints. The framework supports various trajectory types and employs a penalty-based cost function for control accuracy in tight maneuvers. The framework utilizes CasADi for efficient real-time optimization, enabling the UAV to maintain robust operation even under tight computational constraints. Simulation and real-world indoor and outdoor experiments demonstrated the NMPC ability to adapt to disturbances, resulting in smooth, collision-free navigation.
• Abstract（参考訳）: 複雑な環境をナビゲートするには、無人航空機(UAV)と自律システムがリアルタイムで軌道追跡と障害物回避を行う必要がある。 多くの制御戦略は線形近似を効果的に活用しているが、特に障害物密度環境においてUAVの非線形力学に対処することは、さらなる研究を必要とする重要な課題である。 本稿では,DJI行列100のための非線形モデル予測制御(NMPC)フレームワークを提案する。 このフレームワークは様々なトラジェクトリタイプをサポートし、厳密な操作の精度を制御するためにペナルティベースのコスト関数を採用している。 このフレームワークは、効率的なリアルタイム最適化のためにCasADiを利用しており、UAVは厳密な計算制約の下でもロバストな操作を維持できる。 シミュレーションと実世界における屋内および屋外の実験は、NMPCが障害に適応できることを示した。

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