[論文レビュー] CMPCC: Corridor-based Model Predictive Contouring Control for Aggressive Drone Flight

Jialin Ji, Xin Zhou+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 7, 2020

Robotic Path Planning Algorithms参考文献 11被引用数 9

ひとこと要約

本稿では、接触や風圧などの外乱下でもリアルタイムで再計画を行う動的最適化を可能にする、コロシアムに基づくモデル予測輪郭制御（CMPCC）を提案する。凸最適化問題として定式化された飛行コロシアム制約と終端速度条件により、安全で実行可能かつリアルタイム性能を確保し、実験では5ms未満の解法時間を達成。接触力や風圧に対する追従精度と外乱耐性が著しく向上した。

ABSTRACT

In this paper, we propose an efficient, receding horizon, local adaptive low-level planner as the middle layer between our original planner and controller. Our method is named as corridor-based model predictive contouring control (CMPCC) since it builds upon on MPCC and utilizes the flight corridor as hard safety constraints. It optimizes the flight aggressiveness and tracking accuracy simultaneously, thus improving our system's robustness by overcoming unmeasured disturbances. Our method features its online flight speed optimization, strict safety and feasibility, and real-time performance, and will be released as a low-level plugin for a large variety of quadrotor systems.

研究の動機と目的

• 急激な接触や突風などの測定不能な外乱に直面した場合の自律的マルチローター飛行のロバスト性の欠如に対処すること。
• 高レベルの軌道計画と低レベルの制御のギャップを埋めるために、追従精度と飛行の攻撃性を向上させるリアルタイムで適応可能な局所計画法を導入すること。
• 多角形チューブ制約と終端速度条件を用いて動的飛行コロシアムを構築することで、非構造的環境でも安全かつ実行可能であることを保証すること。
• 効率的な搭載計算を可能にする凸定式化を用いたリアルタイムでオンラインの軌道最適化を実現すること。
• 多様なマルチローター・システムへの統合を可能にするプラグインの公開により、制御器の再チューニングなしにシステム全体のロバスト性を向上させること。

提案手法

• ドローンの動的特性を表現するため、3次積分モデルを用いたリcedevingホライズンモデル予測制御（MPC）フレームワークを採用し、有限時間内での状態と入力を高精度に予測可能にする。
• 追従誤差の最小化と飛行速度の最大化を両立する目的関数を定式化し、再タイムスケジューリング関数を用いて参照軌道に沿った時間的配分を調整する。
• グローバル軌道の多面体境界に基づく前方スパンの多角形チューブを用いて、飛行コロシアム制約を構築し、衝突のない運動を保証する。
• 参照軌道に基づいた終端速度制約を課すことにより、一貫性を維持し収束性を向上させる。
• 最適化問題を離散化し、OSQPを用いてウォームスタートによる高速化を実現した凸二次計画問題（QP）として解き、平均して約5msの解法時間を達成した。
• 既存のグローバルプランナ（例：Teach-Repeat-Replan）と統合され、低レベルの再計画器として、外乱に応じてオンラインで軌道を調整する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 測定不能な外乱下でも、リアルタイムで適応可能な局所計画法は、追従精度と飛行の攻撃性を向上させることができるか？
• RQ2 事前に定義された軌道境界に依存せずに、非構造的環境におけるマルチローターに対する安全制約を効果的に構築する方法は何か？
• RQ3 凸的でオンラインの最適化フレームワークは、攻撃的なドローン飛行において実行可能性とリアルタイム性能をどの程度保証できるか？
• RQ4 接触や突風などの急激な外乱に対して、提案手法は標準的なフィードバック制御と比較してどのように優れているか？
• RQ5 コロシアムに基づくMPCの統合により、制御器の再チューニングなしにシステムのロバスト性を向上させることができるか？

主な発見

• CMPCCは、接触および風圧外乱下でもリアルタイムで安全で動的実行可能な軌道を再計画でき、Intel i7-6700 CPU上で平均5ms未満の解法時間を達成した。
• 急激な接触外乱後、ドローンの局所軌道はグローバル参照軌道に素早く収束し、振動を最小限に抑えながら飛行安定性を維持した。
• 風圧外乱下では、コロシアム制約内での再計画により衝突を回避したが、標準的なフィードバック制御のみでは即座に衝突を起こした。
• 外乱が元の軌道計画を変更しても、飛行速度と時間的配分を動的に調整することで、追従精度とロバスト性が向上した。
• 静的コロシアムに基づく多角形チューブ制約により、厳密な安全と実行可能性が保証されたが、現在のところ動的障害物や環境変化には未対応である。
• GitHub上でCMPCCをオープンソースとして公開したことで、多様なマルチローター・プラットフォームへの統合が可能となり、広範な採用とコミュニティ開発を支援した。