[論文レビュー] Model Predictive Contouring Control for Near-Time-Optimal Quadrotor Flight.

Ángel Romero, Sihao Sun+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 30, 2021

Advanced Control Systems Optimization参考文献 48被引用数 12

ひとこと要約

本稿では、時間最適な軌道計画とクアッドコプター制御を同時に解決するためのモデル予測輪郭制御（MPCC）を提案する。これにより、リアルタイムでほぼ時間最適な飛行が可能となる。将来の状態を最適化することで、経路の進行度を最大化し、ずれを最小化し、実世界の実験で最高速度60 km/hを達成した。これは、最先端の手法および熟練した人間パイロットを上回る性能を示している。

ABSTRACT

We tackle the problem of flying time-optimal trajectories through multiple waypoints with quadrotors. State-of-the-art solutions split the problem into a planning task - where a global, time-optimal trajectory is generated - and a control task - where this trajectory is accurately tracked. However, at the current state, generating a time-optimal trajectory that takes the full quadrotor model into account is computationally demanding (in the order of minutes or even hours). This is detrimental for replanning in presence of disturbances. We overcome this issue by solving the time-optimal planning and control problems concurrently via Model Predictive Contouring Control (MPCC). Our MPCC optimally selects the future states of the platform at runtime, while maximizing the progress along the reference path and minimizing the distance to it. We show that, even when tracking simplified trajectories, the proposed MPCC results in a path that approaches the true time-optimal one, and which can be generated in real-time. We validate our approach in the real-world, where we show that our method outperforms both the current state-of-the-art and a world-class human pilot in terms of lap time achieving speeds of up to 60 km/h.

研究の動機と目的

• 現在、数分から数時間もかかるフルダイナミクスモデルを用いたクアッドコプターの時間最適な軌道計画の計算不能性を解決すること。
• 分離された計画と制御パイプラインの制限を克服し、摂動下でもリアルタイムでの再計画を可能にすること。
• 時間最適性に近い性能を実現しながらも、正確な経路追従を保証するリアルタイム制御フレームワークの開発。
• 最小限の経路ずれと最大の参考経路に沿った進行度を実現する、ウェイポイントを高速で通過する自律飛行の実現。

提案手法

• 計画と制御を統合した単一のモデル予測輪郭制御（MPCC）フレームワークを構築し、同時に最適化を可能にする。
• 実行時における将来の状態を最適化するMPCCの定式化を行い、参考経路に沿った進行度とその距離の両方をバランスさせる。
• リアルタイムの状態フィードバックと経路制約に基づいて制御入力を動的に調整する予測制御フレームワークの採用。
• 計算効率を高めるために簡略化された参考軌道を活用しつつ、ほぼ時間最適な性能を維持する。
• 経路ずれの最小化と前方進行度の最大化を最適化するコスト関数の設計により、耐障害性と正確性を確保する。
• 実際のクアッドコプター・プラットフォームにMPCCアルゴリズムを実装し、現実の環境下での性能を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 単一の制御フレームワークが、リアルタイム動作に十分な計算効率を確保しながらも、ほぼ時間最適な飛行性能を達成できるか？
• RQ2 MPCCによる同時計画・制御は、分離された計画と追従のパイプラインと比較して、ラップタイムと経路精度の面でどのように異なるか？
• RQ3 MPCCにおいて、簡略化された参考軌道をどれだけ活用できるか。時間最適性を損なわず、追従性能を維持できる範囲はどの程度か？
• RQ4 MPCCは、高精度なウェイポイントナビゲーションタスクにおいて熟練した人間パイロットを上回ることができるか？
• RQ5 従来の時間最適な軌道生成と比較して、MPCCは摂動への対処法とリアルタイム再計画の面でどのように優れているか？

主な発見

• 提案されたMPCCフレームワークは、実世界の実験で最高速度60 km/hのラップタイムを達成し、高速な自律飛行性能を実証した。
• MPCCは、最先端の手法および世界クラスの人間パイロットを上回るラップタイムを記録し、時間最適性における優位性を裏付けた。
• 簡略化された参考軌道を用いながらも、MPCCは真の時間最適軌道に非常に近いパスを生成した。
• 従来の時間最適計画法が数分から数時間もかかるのに対し、MPCCはほぼ時間最適な制御入力をリアルタイムで計算可能にした。
• 統合された計画・制御設計のおかげで、摂動下でも高い経路追従精度と耐障害性を維持した。
• 経路に沿った進行度とずれの最小化の両方を的確にバランスさせたため、効率的で安定した飛行が実現した。