[论文解读] 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 12

一句话总结

本文提出模型预测轮廓控制（MPCC）以同时解决最短时间轨迹规划与四旋翼飞行器控制问题，实现实时、近最短时间飞行。通过优化未来状态以最大化路径进度并最小化偏差，MPCC在真实世界测试中实现了高达60 km/h的圈速，优于最先进的方法和专业人类飞行员。

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.

研究动机与目标

• 解决使用完整动力学模型为四旋翼飞行器生成最短时间轨迹的计算不可行性问题，因为目前此类方法需要数分钟至数小时的计算时间。
• 克服解耦规划与控制流程的局限性，该局限性阻碍了在扰动下进行实时重规划。
• 开发一种实时控制框架，以接近最短时间性能，同时确保精确的路径跟踪。
• 实现通过航点的高速自主飞行，路径偏差最小化且沿参考路径的进度最大化。

提出的方法

• 将轨迹规划与控制整合进单一的模型预测轮廓控制（MPCC）框架中，以实现并行优化。
• 在运行时对未来的状态进行优化，以平衡沿参考路径的进度与偏离距离。
• 采用预测控制框架，根据实时状态反馈和路径约束动态调整控制输入。
• 利用简化的参考轨迹以提高计算效率，同时保持接近最短时间的性能。
• 优化代价函数以最小化路径偏差并最大化前进进度，确保鲁棒性与准确性。
• 在真实四旋翼飞行器平台上实现MPCC算法，以在真实世界条件下验证性能。

实验结果

研究问题

• RQ1 单一控制框架是否能够在计算效率足够高以支持实时运行的前提下，实现接近最短时间的飞行性能？
• RQ2 通过MPCC实现的并行规划与控制，与解耦规划与跟踪相比，在圈速和路径精度方面表现如何？
• RQ3 在MPCC中，可在多大程度上使用简化的参考轨迹，以在不牺牲跟踪性能的前提下保持时间最优性？
• RQ4 MPCC是否能在高速航点导航任务中超越专业人类飞行员的表现？
• RQ5 与传统最短时间轨迹生成方法相比，MPCC在处理扰动和实现实时重规划方面表现如何？

主要发现

• 所提出的MPCC框架在真实世界实验中实现了高达60 km/h的圈速，证明了其在高速自主飞行方面的卓越性能。
• 在圈速方面，MPCC优于最先进的方法和世界级人类飞行员，验证了其在时间最优性方面的优越性。
• 尽管使用了简化的参考轨迹，MPCC生成的路径仍能紧密逼近真实的最短时间最优轨迹。
• 该方法实现了近最短时间最优控制输入的实时计算，克服了传统最短时间规划方法需要数分钟至数小时计算时间的局限。
• 由于其集成的规划-控制设计，MPCC在扰动下仍能保持高路径精度和鲁棒性。
• 该框架成功平衡了路径上的进度与偏差最小化，从而实现高效且稳定的飞行。