효율적인 모션 계획 알고리즘은 복잡한 환경에서 쿼드콥터의 자율 비행의 핵심입니다.감지 모듈과 계획 모듈 사이의 다리로서 환경 특성은 생성된 궤적의 품질에 큰 영향을 미칩니다.사람들은 내비게이션 지도를 구성하기 위해 다양한 알고리즘을 제안했으며 각 알고리즘은 다른 계획 방법에 해당합니다.
쿼드콥터 비행기의 자율 항법 능력을 향상시키기 위해 하얼빈 공업대학 연구팀은 온라인 쿼드콥터 비행을 탐색하기 위한 새로운 매핑 계획 프레임워크(그림 1 참조)를 제안했습니다.매핑 모듈에서 다면체는 관찰된 장애물을 나타내기 위해 사용 가능한 그리드 맵에서 환경 정보를 추출하여 모션 계획을 위한 다양한 정보를 제공합니다.계획 모듈에서는 로컬 토폴로지 맵을 구축하여 잠재적 검색 영역을 효과적으로 커버하고, 이 맵을 사용하여 분할 운동 원어를 기반으로 한 경로 검색을 안내하고, 다항식 기반 최적화 방법을 사용하여 안전하고 부드러운 궤적을 얻습니다.
새로운 매핑 계획 프레임워크 개요
이 새로운 매핑 계획 프레임워크는 다면체 환경을 온라인으로 구축하고 포괄적인 장애물 정보를 제공하며 설계된 토폴로지 플래너를 사용하여 세그먼트 검색 가속 전략을 채택하여 장애물과의 충분한 간격이 있는 안전하고 매끄러운 궤적을 효과적으로 생성할 수 있습니다.
많은 시뮬레이션과 실험이 이 새로운 매핑 계획 프레임워크의 효과를 확인했습니다.그 중 실제 비행 실험에서 NOKOV 모션 캡처 장비는 쿼드콥터에 대한 고정밀 실내 위치 정보를 제공합니다.
쿼드 윙 비행 시험
그림 3: 그리드 차트와 감지 범위 내의 다면체 환경
실험 결과는 이 새로운 매핑 계획 프레임워크가 계산 효율성과 궤적 품질 측면에서 선택된 벤치마크보다 우수함을 보여줍니다.이 프레임워크의 견고성과 유효성은 실제 비행에 의해 검증되었습니다.
참조:
Junjie Gao, Fenghua He, Wei Zhang, and Yu Yao. (2023). Obstacle-Aware Topological Planning over Polyhedral Representation for Quadrotors. In International Conference on Robotics and Automation (ICRA).
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