論文の概要: Perception-Aware Time-Optimal Planning for Quadrotor Waypoint Flight

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.04305v1
• Date: Wed, 04 Mar 2026 17:22:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.90123
• Title: Perception-Aware Time-Optimal Planning for Quadrotor Waypoint Flight
• Title（参考訳）: 四角形路面飛行における知覚を考慮した時間最適計画法
• Authors: Chao Qin, Jiaxu Xing, Rudolf Reiter, Angel Romero, Yifan Lin, Hugh H. -T. Liu, Davide Scaramuzza,
• Abstract要約: 本稿では,視覚に基づく四元数に対する時間-最適軌道最適化フレームワークを提案する。 知覚制約を完全な非線形力学、ローターの作動制限、空力効果、カメラの視野制約、凸幾何学ゲート表現と組み合わせる。 実験では、実際の飛行速度は9.8m/s、平均追跡誤差は0.07m、クローズドループの成功率は55%から100%に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.084985306310827
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Agile quadrotor flight pushes the limits of control, actuation, and onboard perception. While time-optimal trajectory planning has been extensively studied, existing approaches typically neglect the tight coupling between vehicle dynamics, environmental geometry, and the visual requirements of onboard state estimation. As a result, trajectories that are dynamically feasible may fail in closed-loop execution due to degraded visual quality. This paper introduces a unified time-optimal trajectory optimization framework for vision-based quadrotors that explicitly incorporates perception constraints alongside full nonlinear dynamics, rotor actuation limits, aerodynamic effects, camera field-of-view constraints, and convex geometric gate representations. The proposed formulation solves minimum-time lap trajectories for arbitrary racetracks with diverse gate shapes and orientations, while remaining numerically robust and computationally efficient. We derive an information-theoretic position uncertainty metric to quantify visual state-estimation quality and integrate it into the planner through three perception objectives: position uncertainty minimization, sequential field-of-view constraints, and look-ahead alignment. This enables systematic exploration of the trade-offs between speed and perceptual reliability. To accurately track the resulting perception-aware trajectories, we develop a model predictive contouring tracking controller that separates lateral and progress errors. Experiments demonstrate real-world flight speeds up to 9.8 m/s with 0.07 m average tracking error, and closed-loop success rates improved from 55% to 100% on a challenging Split-S course. The proposed system provides a scalable benchmark for studying the fundamental limits of perception-aware, time-optimal autonomous flight.
• Abstract（参考訳）: アジャイルの四翼飛行は、コントロール、アクティベーション、オンボードの知覚の限界を押し上げます。 時間-最適軌道計画は広く研究されているが、既存の手法は車体力学、環境幾何学、および車載状態推定の視覚的要求との密結合を無視するのが一般的である。 その結果、動的に実現可能な軌道は、劣化した視覚的品質のためにクローズドループ実行時に失敗する可能性がある。 本稿では,全非線形ダイナミックス,ロータアクチュエータ制限,空力効果,カメラ界オブビュー制約,凸幾何学ゲート表現とともに,知覚制約を明示的に組み込んだ視覚ベース四辺形に対する時間-最適軌道最適化フレームワークを提案する。 提案した定式化では,任意のレーストラックに対して,ゲート形状や方向の異なる最小時間ラップトラジェクトリを解き,数値的に頑健で計算効率がよい。 視覚的状態推定の品質を定量化するための情報理論的位置不確実性指標を導出し、位置不確実性最小化、視野の連続的制約、ルックアヘッドアライメントという3つの認識目標を通じてプランナーに統合する。 これにより、スピードと知覚的信頼性の間のトレードオフを体系的に探索することができる。 得られた知覚認識軌跡を正確に追跡するために, 横方向と進行方向の誤差を分離するモデル予測コンチューリングトラッキングコントローラを開発した。 実験では、実際の飛行速度は9.8m/s、平均追跡誤差は0.07m、クローズドループの成功率は55%から100%に改善された。 提案システムは,知覚に適応し,時間に最適化された自律飛行の基本的限界を研究するためのスケーラブルなベンチマークを提供する。

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