[論文レビュー] Nonlinear Model Predictive Control for Multi-Micro Aerial Vehicle Robust Collision Avoidance

Mina Kamel, Javier Alonso–Mora+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 3, 2017

Distributed Control Multi-Agent Systems参考文献 18被引用数 11

ひとこと要約

本稿では、状態推定誤差と通信遅延を考慮しながら、軌道追従と反応型衝突回避を統合する分散型非線形モデル予測制御（NMPC）フレームワークを、複数マイクロエアロゾン（MAV）の衝突回避に提案する。この手法は、機体間距離に硬性制約を課し、不確実性を考慮したポテンシャル場を用いることで、衝突のない飛行を保証し、2機のMAVを用いたリアルタイム実験および6機のシミュレーションで、俊敏でダイナミックなマニピュレーションを達成した。

ABSTRACT

Multiple multirotor Micro Aerial Vehicles sharing the same airspace require a reliable and robust collision avoidance technique. In this paper we address the problem of multi-MAV reactive collision avoidance. A model-based controller is employed to achieve simultaneously reference trajectory tracking and collision avoidance. Moreover, we also account for the uncertainty of the state estimator and the other agents position and velocity uncertainties to achieve a higher degree of robustness. The proposed approach is decentralized, does not require collision-free reference trajectory and accounts for the full MAV dynamics. We validated our approach in simulation and experimentally.

研究の動機と目的

• 動的で不確実な環境下で、共有空域を飛行する複数MAVチームの安全でリアルタイムの衝突回避に挑む。
• 集中型軌道計画と分離型制御の限界を克服するため、1つの制御フレームワーク内で軌道追従と衝突回避を統合する。
• 状態推定誤差と通信遅延を衝突回避メカニズムに組み込むことで、頑健性を向上させる。
• 再びホライズン最適化フレームワーク内でMAVの完全な動力学を活用することで、俊敏でダイナミックな回避マニピュレーションを可能にする。
• 最小機体間距離に硬性制約を課すことにより、不確実性や外乱が存在する中でも衝突のない飛行を保証する。

提案手法

• 非線形モデル予測制御（NMPC）を用いて、再びホライズンの形で解く制約付き非線形最適化問題として制御問題を定式化する。
• コスト関数にポテンシャル場に類似した項を組み込み、エージェント間の接近をペナルティ化するが、衝突を保証するための硬性制約を追加する。
• 予測ホライズン全体にわたり、状態推定誤差を伝搬させることで、有効な最小安全距離を拡大し、頑健性を向上させる。
• 各MAVが共有ネットワークを通じて位置および速度データを通信することで、分散型意思決定を可能にする。
• 各MAVに100 Hzで動作する分散型コントローラーを実装し、2秒の予測ホライズンと、モーションキャプチャとIMUの統合からのリアルタイムフィードバックを活用する。
• 衝突回避を保証するために、機体間距離に硬性制約（0.9 m）を課す。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 事前に衝突のない軌道を計画する必要がなく、統合型NMPCフレームワークが複数MAVシステムにおいて、参照軌道追従と反応型衝突回避の両方を達成できるか？
• RQ2 状態推定誤差を組み込むことで、動的で不確実な環境下での衝突回避の頑健性がどの程度向上するか？
• RQ3 モデル誤差や測定誤差が存在する中でも、機体間距離に硬性制約を課すことで、衝突のない飛行をどの程度保証できるか？
• RQ4 分散型NMPCアプローチは、俊敏性、安定性、計算コストの観点から、実世界の飛行実験でどの程度の性能を示すか？
• RQ5 特定のエージェントに優先順位を割り当てる仕組みをコントローラーに効果的に組み込むことができるか？これにより、共有空域での安全で高優先度のマニピュレーションが可能になるか？

主な発見

• 提案されたNMPCフレームワークは、シミュレーション（6機のMAV）および実世界実験（2機のMAV）の両方で衝突のない飛行を達成した。急激なマニピュレーションにもかかわらず、衝突は発生しなかった。
• 実験では最小距離に硬性制約（0.9 m）が一度も破られず、与えられた予測ホライズンと不確実性モデル下で衝突回避が保証されたことが確認された。
• 実験では機体間距離が常にしきい値（1.2 m）を上回り続け、高速走行や優先順位に基づくマニピュレーション時でも効果的な回避が実現していた。
• MAVの完全な動力学を活用したことで、俊敏で自然な回避マニピュレーションが実現され、分離型軌道計画と制御手法を上回る性能を示した。
• 状態推定誤差をコスト関数と制約に統合することで、他のエージェントの行動に急変が生じた場合でも、著しく頑健性が向上した。
• 各MAV上で100 Hzで安定して動作し、2秒の予測ホライズンを有するため、実時間での実装可能性と実用的導入に適した低い計算オーバーヘッドを示した。