[论文解读] SQP-Based Cable-Tension Allocation for Multi-Drone Load Transport

Lamberto Vazquez-Soqui, Fátima Oliva-Palomo+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 4, 2026

UAV Applications and Optimization被引用 0

一句话总结

本文提出一种基于实时 SQP 的张力分配器，在多架无人机运输载荷时在能量使用与保持安全的缆线间夹角之间取得平衡，同时不固定编队。

ABSTRACT

Multi-Agent Aerial Load Transport Systems (MAATS) offer greater payload capacity and fault tolerance than single-drone solutions. However, they have an underdetermined tension allocation problem that leads to uneven energy distribution, cable slack, or collisions between drones and cables. This paper presents a real-time optimization layer that improves a hierarchical load-position-attitude controller by incorporating a Sequential Quadratic Programming (SQP) algorithm. The SQP formulation minimizes the sum of squared cable tensions while imposing a cable-alignment penalty that discourages small inter-cable angles, thereby preventing tether convergence without altering the reference trajectory. We tested the method under nominal conditions by running numerical simulations of four quadrotors. Computational experiments based on numerical simulations demonstrate that the SQP routine runs in a few milliseconds on standard hardware, indicating feasibility for real-time use. A sensitivity analysis confirms that the gain of the cable-alignment penalty can be tuned online, enabling a controllable trade-off between safety margin and energy consumption with no measurable degradation of tracking performance in simulation. This framework provides a scalable path to safe and energy-balanced cooperative load transport in practical deployments.

研究动机与目标

• 解决 MAATS 中的欠定力平衡导致的能量不平衡与缆线松弛问题。
• 开发一个优化层，在实现张力平衡的同时防止缆线接近于同一直线的对齐。
• 确保实时可行性，提供闭式子问题解和连续性暖启动。
• 展示在不限制运行范围的前提下对多架无人机的可扩展性。

提出的方法

• 将张力分配表述为约束优化问题，目标是最小化平方张力之和并附带缆线对齐惩罚项。
• 约束条件：所有 T_i 的和乘以 alpha_i 等于负的虚拟载荷输入之和，T_i ≥ 0，且对所有缆线有 ||alpha_i|| = 1。
• 通过带有可得闭式解的二次子问题的序列二次规划（SQP）求解，以实现实时执行。
• 使用暖启动策略以保持连续性并在每个控制周期中减少迭代次数。
• 利用问题结构实现一个小型、可扩展的优化问题，同时保持跟踪性能。

Figure 1 : Multi-Agent Aerial Transportation System (MAATS). Nomenclature and reference frames for an n-UAV MAATS.

实验结果

研究问题

• RQ1 基于 SQP 的张力分配器是否能够在多架无人机之间实现能量使用的平衡，同时保持有效载荷稳定性？
• RQ2 添加缆线对齐惩罚是否能够在不改变参考轨迹的前提下防止不安全的、近碰撞的构型？
• RQ3 所提出的实时 SQP 方法在标准硬件上是否可行，并且能够随着无人机数量的增加而扩展？

主要发现

• 该 SQP 分配器在四架无人机之间实现了相较于基线的张力分布平衡，显著减少了张力不平衡。
• 在对齐权重下，缆线两两间的夹角始终大于 44.4 度，防止了近平行的构型。
• 载荷跟踪参考轨迹，RMS 误差为 2.97 cm，最大位移小于 8 cm。
• 实时 SQP 循环在标准笔记型电脑上平均 1.13 ms（第99百分位 3.06 ms；最坏情况 12.29 ms）。
• 增大对齐权重 mu 会以牺牲安全性（缆线分离）换取更高张力，在仿真中呈现出可清晰调控的效果。
• 最坏情况的总张力峰值为 3.33 N，约为其长期平均值的 1.24 倍，表明能量消耗有界。

Figure 2 : Block Diagram of the Control Strategy in a four-layer cascade.