クワッドローターのための張寧最適軌道生成が教える、そして -repeat
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クワッドローターティーチ・アンド・リピートのための最適軌道生成
クワッドローター繰り返し教え最適軌道生成
飛ガオ、Luqi王、凱旋王、ウィリアム・ウー、BOYU周、Luxin漢とShaojieシェン
本稿では、クワッドローターティーチ・アンド・リピートのアプリケーションのための新規の動作計画の枠組みを提案します。代わりに、正確に教示経路をたどるためにドローンを制御する、私たちの方法は、安全でスムーズな、と予想される攻撃性とkinodynamically実現可能であることが保証されて位相幾何学的に同等の1、に任意のぎくしゃくした人間が操縦軌道に変換します。私たちの提案計画の枠組みは、空間と時間の両方aspects.Inにおける軌道の空間層を最適化し、FL IGHT廊下は教示経路と位相幾何学的に同等である空きスペースを表現することが分かっています。そして、最小ジャーク区分軌道はFL IGHT廊下内で生成されます。一時的層において、軌道はkinodynamic制約の下で最小時間の時間的軌跡を得ることがreparameterizedれます。空間および時間の最適化は、両凸プログラムとして処方され、反復して行われます。提案手法は、完全なクワッドローターシステムに統合され、やりがいの屋内および屋外環境での積極的なFL ightsを実行するために検証されます。
本稿では、新しい動作計画の枠組みを繰り返し適用を教えるために適した4ローターを提案します。我々のアプローチは、まさにルートの教えに従ってUAVを制御することではなく、トラックの任意の操作は、このように生き、安全性、平滑性、運動予想攻勢を確保し、同等のトラックトポロジに変換されます。時間と空間の両方で提案されている当社の計画の枠組みは、軌道を最適化されています。空間層において、トポロジーにおける教示経路に相当する代表的な、自由空間として廊下に見られる自由空間。その後、飛行経路軌道セグメントにおける最小衝撃を発生させます。時間層では、トラックは、運動力学最小時間制約時間トレースを取得するために再パラメータ化されています。空間と時間は、凸最適化手順として表現され、かつ反復は完了です。提案手法は、完全な4ローターシステムに統合された、と挑戦屋内および屋外環境でのラジカルの戦いを実行するために認定されます。