[論文レビュー] Robust Collaborative Object Transportation Using Multiple MAVs

Andrea Tagliabue, Mina Kamel+2 more|arXiv (Cornell University)|Nov 23, 2017

Distributed Control Multi-Agent Systems参考文献 21被引用数 9

ひとこと要約

本稿では、機械的結合を用いたアドミittance制御を用いて、通信を要しない複数のマイクロ航空機（MAVs）が大型物体を共同で運搬する、耐障害性の高い手法を提示する。パrametric不確実性を定量化し、ロバスト制御理論を適用することで、現実世界の摂動や推定誤差に対しても安定した協調運搬を実現するように、各MAVの見かけの物理的特性を調整する。シミュレーションおよび最大3台のMAVを用いた屋外実験で検証された。

ABSTRACT

Collaborative object transportation using multiple Micro Aerial Vehicles (MAVs) with limited communication is a challenging problem. In this paper we address the problem of multiple MAVs mechanically coupled to a bulky object for transportation purposes without explicit communication between agents. The apparent physical properties of each agent are reshaped to achieve robustly stable transportation. Parametric uncertainties and unmodeled dynamics of each agent are quantified and techniques from robust control theory are employed to choose the physical parameters of each agent to guarantee stability. Extensive simulation analysis and experimental results show that the proposed method guarantees stability in worst case scenarios.

研究の動機と目的

• 複数のMAVが明示的なエージェント間通信を用いずに、安定した協調的運搬を可能にすること。
• 現実世界の展開において、パrametric不確実性、モデル外動的特性、不完全な状態推定に起因する課題に対処すること。
• 通信障害や変動する環境条件を含む最悪の状況下でも、ロバスト安定性を保証する制御フレームワークの開発。
• 能力や制限が異なる異種のMAVチームへのアプローチの一般化。
• 多数のMAVを用いた広範なシミュレーションおよび屋外実験による手法の検証。

提案手法

• 球形ジョイントを介して剛体で大きな荷物に接続された複数のMAVに対して、MAVの姿勢と荷物のダイナミクスを分離するための機械的結合モデルを導出する。
• 特に構造的特異値（μ）解析を用いて、各MAVのダイナミクスおよび力推定におけるパラメトリック不確実性をロバスト制御理論を用いて定量化する。
• 最適化により、各MAVの見かけの物理的特性（質量と減衰）を調整し、ロバスト性能および安定性マージンを最大化する。
• 各MAVが外部力の推定と参照軌道追従をグローバル通信なしで行えるように、オンボードのアドミタンス制御アーキテクチャを実装する。
• 上昇および着陸フェーズを調整するための集中型有限状態機械（FSM）を採用し、自律運搬を開始する前に、各MAVの高度を同期させる。
• 各MAVがオンボードセンサ（例：VI-Navigation、ROVIO）を用いて状態推定を実行し、モーションキャプチャやグローバルポジショニングに依存しない。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 複数のMAVがエージェント間の明示的通信を一切用いずに、大型物体を安定して協調的に運搬する方法は何か？
• RQ2 マルチ-MAV物理的相互作用における主な不確実性要因は何か。それらはロバスト制御設計に向け、どのように定量化できるか？
• RQ3 各MAVの見かけの物理的パラメータをどのようにチューニングすれば、最悪の不確実性および摂動下でもロバスト安定性を確保できるか？
• RQ4 風やセンサノイズ、照明条件の変動が生じる現実世界の環境でも、提案手法は安定性と性能を維持できるか？
• RQ5 異種のMAVや異なる荷物設定下でも、システムの性能はどのように変化するか？

主な発見

• 提案手法は、風や照明条件の変動がある屋外環境でも、3台のMAVを用いて2.46 kgの木製六角形荷物を安定して通信不要な共同運搬に成功した。
• Uターンなどの急激な運動においても、各MAVに推定される外部力が期待される範囲内に保たれ、システムは安定したままであった。
• 5台のMAVを用いたシミュレーション結果から、最悪のパラメトリック不確実性およびモデル外動的特性下でもロバスト性が確認された。
• 各スレーブMAVの見かけの質量（M=5）および減衰（C=10）パラメータのチューニングにより、多様な実験条件下でロバスト安定性が確保された。
• 実験的検証により、グローバル基準フレームが不要であることが確認され、オンボード状態推定と局所制御にのみ依存して動作した。
• 異種チームへの一般化も成功しており、2台のMAVがそれぞれの個別運搬能力を超えて1.8 kgの木製ビームを運搬した。