[論文レビュー] Collaborative Object Transportation Using MAVs via Passive Force Control

Andrea Tagliabue, Mina Kamel+3 more|arXiv (Cornell University)|Dec 15, 2016

Distributed Control Multi-Agent Systems参考文献 13被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、1台のマイクロエアロダイナミクスビー（MAV）をマスターモード、もう1台をスレーブモードとして用いる通信フリーで受動的力制御戦略を提示する。スレーブは視覚慣性状態推定値からUKFベースの力推定器を用いたアドミittance制御器を採用し、適合性を実現することで、荷物の形状や把持点の知識が不要な状態で、1.2 mの長さの荷物を安定的かつ適合性のある方法で輸送可能となる。

ABSTRACT

This paper shows a strategy based on passive force control for collaborative object transportation using Micro Aerial Vehicles (MAVs), focusing on the transportation of a bulky object by two hexacopters. The goal is to develop a robust approach which does not rely on: (a) communication links between the MAVs, (b) the knowledge of the payload shape and (c) the position of grasping point. The proposed approach is based on the master-slave paradigm, in which the slave agent guarantees compliance to the external force applied by the master to the payload via an admittance controller. The external force acting on the slave is estimated using a non-linear estimator based on the Unscented Kalman Filter (UKF) from the information provided by a visual inertial navigation system. Experimental results demonstrate the performance of the force estimator and show the collaborative transportation of a 1.2 m long object.

研究の動機と目的

• 複数のMAVを用いて通信に依存しない、頑健な大型荷物の共同輸送を実現すること。
• 集中型および分散型制御の限界を克服し、荷物の形状や把持点の知識に依存しない制御を実現すること。
• スケーラブルで生物にインspiredなマスタースレーブ制御アーキテクチャを設計し、MAVの輸送能力を向上させること。
• 視覚慣性状態推定値を用いた計算効率の良いUKFベースの外部力推定器を設計し、リアルタイムでの適合性を実現すること。
• モーションキャプチャシステムを用いずに、人-ビーとのインタラクションおよび衝突検出機能を実装すること。

提案手法

• マスターが軌道を制御し、スレーブがアドミタンス制御器により適合性を発揮するマスタースレーブパラダイムを採用する。
• 外部力および外力モーメントの推定値に基づいて、スレーブの軌道を変更するアドミタンス制御器を実装する。
• 非線形UKF推定器を用いて、MAVの状態データ（位置、速度、姿勢、角速度）から外部力および外力モーメントを推定する。
• モーションキャプチャを用いずにリアルタイムの状態推定を提供するため、視覚慣性ナビゲーションシステム（VIセンサー）を統合する。
• 姿勢ダイナミクスを適切に扱い、計算効率を確保するため、クaternionベースのUKF定式化を適用する。
• 外部力の推定値をしきい値で評価し、20 ms未満で安全な軌道再計画アルゴリズムを起動する衝突検出を実装する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 相互のビー間通信に依存せずに、共同MAV輸送を実現できるか？
• RQ2 オンボードセンシングのみで、受動的力制御戦略が外部荷物との適合性のある相互作用を可能にするか？
• RQ3 モーションキャプチャを用いずに、視覚慣性システムを用いて外部力はどれほど正確に推定できるか？
• RQ4 システムは衝突をリアルタイムで検出し、最小限の遅延で反応できるか？
• RQ5 本手法は複数のスレーブにスケーラブルであり、現実世界の擾乱に対しても頑健か？

主な発見

• 外部力の推定誤差のRMSは、x、y、z方向それぞれで0.43 N、0.49 N、0.57 Nを達成した。
• 衝突検出は20 ms未満で発生し、衝突後3.887 sに検出された（衝突時刻3.870 s）、高速応答性を示した。
• 2台のヘキサコプタを用いて、1.2 mの長さ、0.37 kgのカートンチューブを、xおよびy軸方向の適合性制御で安定に輸送した。
• アドミタンス制御器は、z軸方向に10 N/mの仮想ばね剛性を維持し、安定した高度追従を実現した。
• t=22 sに最大0.8 Nmの外部力モーメントが検出され、プロペラが荷物に衝突したと特定された。
• テザー線を介したリアルタイムの人-ビーインタラクションにより、システムの適合性および応答性が実証された。