在过去的十年中,在杂交无人驾驶空中水下车辆的研究中努力,机器人可以轻松飞行和潜入水中的机械适应水平。然而,大多数文献集中在物理设计,建筑物的实际问题上,最近,低水平的控制策略。在高级情报的背景下,如运动规划和与现实世界的互动的情况下已经完成。因此,我们在本文中提出了一种轨迹规划方法,允许避免避免未知的障碍和空中媒体之间的平滑过渡。我们的方法基于经典迅速探索随机树的变体,其主要优点是处理障碍,复杂的非线性动力学,模型不确定性和外部干扰的能力。该方法使用\ Hydrone的动态模型,提出具有高水下性能的混合动力车辆,但我们认为它可以很容易地推广到其他类型的空中/水生平台。在实验部分中,我们在充满障碍物的环境中显示了模拟结果,其中机器人被命令执行不同的媒体运动,展示了我们的策略的适用性。
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We present a dynamic path planning algorithm to navigate an amphibious rotor craft through a concave time-invariant obstacle field while attempting to minimize energy usage. We create a nonlinear quaternion state model that represents the rotor craft dynamics above and below the water. The 6 degree of freedom dynamics used within a layered architecture to generate motion paths for the vehicle to follow and the required control inputs. The rotor craft has a 3 dimensional map of its surroundings that is updated via limited range onboard sensor readings within the current medium (air or water). Path planning is done via PRM and D* Lite.
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在过去的十年中,自动驾驶航空运输车辆引起了重大兴趣。这是通过空中操纵器和新颖的握手的技术进步来实现这一目标的。此外,改进的控制方案和车辆动力学能够更好地对有效载荷进行建模和改进的感知算法,以检测无人机(UAV)环境中的关键特征。在这项调查中,对自动空中递送车辆的技术进步和开放研究问题进行了系统的审查。首先,详细讨论了各种类型的操纵器和握手,以及动态建模和控制方法。然后,讨论了降落在静态和动态平台上的。随后,诸如天气状况,州估计和避免碰撞之类的风险以确保安全过境。最后,调查了交付的UAV路由,该路由将主题分为两个领域:无人机操作和无人机合作操作。
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We address the theoretical and practical problems related to the trajectory generation and tracking control of tail-sitter UAVs. Theoretically, we focus on the differential flatness property with full exploitation of actual UAV aerodynamic models, which lays a foundation for generating dynamically feasible trajectory and achieving high-performance tracking control. We have found that a tail-sitter is differentially flat with accurate aerodynamic models within the entire flight envelope, by specifying coordinate flight condition and choosing the vehicle position as the flat output. This fundamental property allows us to fully exploit the high-fidelity aerodynamic models in the trajectory planning and tracking control to achieve accurate tail-sitter flights. Particularly, an optimization-based trajectory planner for tail-sitters is proposed to design high-quality, smooth trajectories with consideration of kinodynamic constraints, singularity-free constraints and actuator saturation. The planned trajectory of flat output is transformed to state trajectory in real-time with consideration of wind in environments. To track the state trajectory, a global, singularity-free, and minimally-parameterized on-manifold MPC is developed, which fully leverages the accurate aerodynamic model to achieve high-accuracy trajectory tracking within the whole flight envelope. The effectiveness of the proposed framework is demonstrated through extensive real-world experiments in both indoor and outdoor field tests, including agile SE(3) flight through consecutive narrow windows requiring specific attitude and with speed up to 10m/s, typical tail-sitter maneuvers (transition, level flight and loiter) with speed up to 20m/s, and extremely aggressive aerobatic maneuvers (Wingover, Loop, Vertical Eight and Cuban Eight) with acceleration up to 2.5g.
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This book provides a solution to the control and motion planning design for an octocopter system. It includes a particular choice of control and motion planning algorithms which is based on the authors' previous research work, so it can be used as a reference design guidance for students, researchers as well as autonomous vehicles hobbyists. The control is constructed based on a fault tolerant approach aiming to increase the chances of the system to detect and isolate a potential failure in order to produce feasible control signals to the remaining active motors. The used motion planning algorithm is risk-aware by means that it takes into account the constraints related to the fault-dependant and mission-related maneuverability analysis of the octocopter system during the planning stage. Such a planner generates only those reference trajectories along which the octocopter system would be safe and capable of good tracking in case of a single motor fault and of majority of double motor fault scenarios. The control and motion planning algorithms presented in the book aim to increase the overall reliability of the system for completing the mission.
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本文着重于影响弹性的移动机器人的碰撞运动计划和控制的新兴范式转移,并开发了一个统一的层次结构框架,用于在未知和部分观察的杂物空间中导航。在较低级别上,我们开发了一种变形恢复控制和轨迹重新启动策略,该策略处理可能在本地运行时发生的碰撞。低级系统会积极检测碰撞(通过内部内置的移动机器人上的嵌入式霍尔效应传感器),使机器人能够从其内部恢复,并在本地调整后影响后的轨迹。然后,在高层,我们提出了一种基于搜索的计划算法,以确定如何最好地利用潜在的碰撞来改善某些指标,例如控制能量和计算时间。我们的方法建立在A*带有跳跃点的基础上。我们生成了一种新颖的启发式功能,并进行了碰撞检查和调整技术,从而使A*算法通过利用和利用可能的碰撞来更快地收敛到达目标。通过将全局A*算法和局部变形恢复和重新融合策略以及该框架的各个组件相结合而生成的整体分层框架在模拟和实验中都经过了广泛的测试。一项消融研究借鉴了与基于搜索的最先进的避免碰撞计划者(用于整体框架)的链接,以及基于搜索的避免碰撞和基于采样的碰撞 - 碰撞 - 全球规划师(对于更高的较高的碰撞 - 等级)。结果证明了我们的方法在未知环境中具有碰撞的运动计划和控制的功效,在2D中运行的一类撞击弹性机器人具有孤立的障碍物。
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两栖地面汽车将飞行和驾驶模式融合在一起,以实现更灵活的空中行动能力,并且最近受到了越来越多的关注。通过分析现有的两栖车辆,我们强调了在复杂的三维城市运输系统中有效使用两栖车辆的自动驾驶功能。我们审查并总结了现有两栖车辆设计中智能飞行驾驶的关键促成技术,确定主要的技术障碍,并提出潜在的解决方案,以实现未来的研究和创新。本文旨在作为研究和开发智能两栖车辆的指南,以实现未来的城市运输。
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研究界,工业和社会中地面移动机器人(MRS)和无人机(UAV)的重要性正在迅速发展。如今,这些代理中的许多代理都配备了通信系统,在某些情况下,对于成功完成某些任务至关重要。在这种情况下,我们已经开始见证在机器人技术和通信的交集中开发一个新的跨学科研究领域。该研究领域的意图是将无人机集成到5G和6G通信网络中。这项研究无疑将在不久的将来导致许多重要的应用。然而,该研究领域发展的主要障碍之一是,大多数研究人员通过过度简化机器人技术或通信方面来解决这些问题。这阻碍了达到这个新的跨学科研究领域的全部潜力的能力。在本教程中,我们介绍了一些建模工具,从跨学科的角度来解决涉及机器人技术和通信的问题所需的一些建模工具。作为此类问题的说明性示例,我们将重点放在本教程上,讨论通信感知轨迹计划的问题。
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在过去的几十年中,对生物启发的智能及其对机器人技术的应用非常关注。本文对生物启发的智能进行了全面的调查,重点是神经动力学方法,尤其是对自主机器人系统的路径计划和控制。首先,引入了以生物启发的分流模型及其变体(添加剂模型和门控偶极模型),并详细介绍其主要特征。然后,回顾了实时路径计划和各种机器人系统控制的两个主要神经动力学应用。一个以神经动力学模型为特征的生物启发的神经网络框架,用于移动机器人,清洁机器人和水下机器人。生物启发的神经网络已在无碰撞导航和合作中广泛使用,没有任何学习程序,全球成本功能以及动态环境的先验知识。此外,还进一步讨论了针对各种机器人系统的生物启发的后台控制器,这些控制器能够在发生较大的初始跟踪误差时消除速度跳跃。最后,本文讨论了当前的挑战和未来的研究方向。
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我们提出了通过现实的模拟和现实世界实验来支持可复制研究的多运动无人机控制(UAV)和估计系统。我们提出了一个独特的多帧本地化范式,用于同时使用多个传感器同时估算各种参考框架中的无人机状态。该系统可以在GNSS和GNSS贬低的环境中进行复杂的任务,包括室外室内过渡和执行冗余估计器,以备份不可靠的本地化源。提出了两种反馈控制设计:一个用于精确和激进的操作,另一个用于稳定和平稳的飞行,并进行嘈杂的状态估计。拟议的控制和估计管道是在3D中使用Euler/Tait-Bryan角度表示的,而无需使用Euler/Tait-Bryan角度表示。取而代之的是,我们依靠旋转矩阵和一个新颖的基于标题的惯例来代表标准多电流直升机3D中的一个自由旋转自由度。我们提供了积极维护且有据可查的开源实现,包括对无人机,传感器和本地化系统的现实模拟。拟议的系统是多年应用系统,空中群,空中操纵,运动计划和遥感的多年研究产物。我们所有的结果都得到了现实世界中的部署的支持,该系统部署将系统塑造成此处介绍的表单。此外,该系统是在我们团队从布拉格的CTU参与期间使用的,该系统在享有声望的MBZIRC 2017和2020 Robotics竞赛中,还参加了DARPA SubT挑战赛。每次,我们的团队都能在世界各地最好的竞争对手中获得最高位置。在每种情况下,挑战都促使团队改善系统,并在紧迫的期限内获得大量高质量的体验。
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陆地 - 空中双模车辆在学术界和工业中绽放,因为它们融入了空中车辆的高流动性和地面车辆的长期耐力。在这项工作中,我们提出了一种自主和自适应的导航框架,为这类车辆带来完全自主权。该框架主要包括1)分层运动规划器,在未知环境中产生安全和低功率的地面 - 鸟轨迹,2)统一运动控制器,其动态地调整陆地运动中的能量消耗。广泛的现实实验和基准比较是在定制的机器人平台上进行的,以验证所提出的框架的稳健性和性能。在测试期间,机器人安全地穿越了陆地集成流动性的复杂环境,并在地面运动中实现了7美元的节能。最后,我们将为社区的引用发出我们的代码和硬件配置。
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以前已经评估过使用轮毂,无人驾驶飞机,立方体,小萨特人等进行空中和地面操纵,感知和侦察的可行性。在所有这些解决方案中,基于气球的系统具有使其极具吸引力的优点,例如,简单的操作机构和持久的操作时间。但是,在基于气球的应用中,有许多障碍要克服,以实现强大的游荡性能。我们试图确定设计和控制挑战,并提出一个新型的机器人平台,该平台允许在火星陨石坑的侦察和感知中应用气球。这项工作简要涵盖了我们建议的驱动和模型预测控制设计框架,用于转向此类气球系统。我们提出了多个无人接地车辆(UGV)的协调伺服,以调节电缆驱动的气球中的张力,并将其连接到未成熟的悬挂有效载荷上。
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无人管理的水下车辆(UUV)的运动计划和跟踪控制技术对于高效且强大的UUV导航至关重要,这对于水下救援,设施维护,海洋资源探索,水上娱乐等至关重要。控制范围一直在全球范围内迅速增长,通常将其分类为以下主题:多UUV系统的任务分配,UUV路径计划和UUV轨迹跟踪。本文提供了对传统和智能技术的全面审查,用于运动计划和跟踪UUV的控制。介绍了文献中这些各种方法的益处和缺点的分析。此外,为将来的研究提供了UV运动计划和跟踪控制的挑战和前景。
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在本文中,我们提出了一种反应性约束导航方案,并避免了无人驾驶汽车(UAV)的嵌入式障碍物,以便在障碍物密集的环境中实现导航。拟议的导航体系结构基于非线性模型预测控制(NMPC),并利用板载2D激光雷达来检测障碍物并在线转换环境的关键几何信息为NMPC的参数约束,以限制可用位置空间的可用位置空间无人机。本文还重点介绍了所提出的反应导航方案的现实实施和实验验证,并将其应用于多个具有挑战性的实验室实验中,我们还与相关的反应性障碍物避免方法进行了比较。提出的方法中使用的求解器是优化引擎(开放)和近端平均牛顿进行最佳控制(PANOC)算法,其中采用了惩罚方法来正确考虑导航任务期间的障碍和输入约束。拟议的新颖方案允许快速解决方案,同时使用有限的车载计算能力,这是无人机的整体闭环性能的必需功能,并在多个实时场景中应用。内置障碍物避免和实时适用性的结合使所提出的反应性约束导航方案成为无人机的优雅框架,能够执行快速的非线性控制,本地路径计划和避免障碍物,所有框架都嵌入了控制层中。
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本文提出了一项新颖的控制法,以使用尾随机翼无人驾驶飞机(UAV)进行准确跟踪敏捷轨迹,该轨道在垂直起飞和降落(VTOL)和向前飞行之间过渡。全球控制配方可以在整个飞行信封中进行操作,包括与Sideslip的不协调的飞行。显示了具有简化空气动力学模型的非线性尾尾动力学的差异平坦度。使用扁平度变换,提出的控制器结合了位置参考的跟踪及其导数速度,加速度和混蛋以及偏航参考和偏航速率。通过角速度进纸术语包含混蛋和偏航率参考,可以改善随着快速变化的加速度跟踪轨迹。控制器不取决于广泛的空气动力学建模,而是使用增量非线性动态反演(INDI)仅基于局部输入输出关系来计算控制更新,从而导致对简化空气动力学方程中差异的稳健性。非线性输入输出关系的精确反转是通过派生的平坦变换实现的。在飞行测试中对所得的控制算法进行了广泛的评估,在该测试中,它展示了准确的轨迹跟踪和挑战性敏捷操作,例如侧向飞行和转弯时的侵略性过渡。
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近年来,空中机器人背景下的高速导航和环境互动已成为几个学术和工业研究研究的兴趣领域。特别是,由于其若干环境中的潜在可用性,因此搜索和拦截(SAI)应用程序造成引人注目的研究区域。尽管如此,SAI任务涉及有关感官权重,板载计算资源,致动设计和感知和控制算法的具有挑战性的发展。在这项工作中,已经提出了一种用于高速对象抓握的全自动空中机器人。作为一个额外的子任务,我们的系统能够自主地刺穿位于靠近表面的杆中的气球。我们的第一款贡献是在致动和感觉水平的致动和感觉水平的空中机器人的设计,包括具有额外传感器的新型夹具设计,使机器人能够高速抓住物体。第二种贡献是一种完整的软件框架,包括感知,状态估计,运动计划,运动控制和任务控制,以便快速且强大地执行自主掌握任务。我们的方法已在一个具有挑战性的国际竞争中验证,并显示出突出的结果,能够在室外环境中以6米/分来自动搜索,遵循和掌握移动物体
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Autonomous Micro Aerial Vehicles are deployed for a variety tasks including surveillance and monitoring. Perching and staring allow the vehicle to monitor targets without flying, saving battery power and increasing the overall mission time without the need to frequently replace batteries. This paper addresses the Active Visual Perching (AVP) control problem to autonomously perch on inclined surfaces up to $90^\circ$. Our approach generates dynamically feasible trajectories to navigate and perch on a desired target location, while taking into account actuator and Field of View (FoV) constraints. By replanning in mid-flight, we take advantage of more accurate target localization increasing the perching maneuver's robustness to target localization or control errors. We leverage the Karush-Kuhn-Tucker (KKT) conditions to identify the compatibility between planning objectives and the visual sensing constraint during the planned maneuver. Furthermore, we experimentally identify the corresponding boundary conditions that maximizes the spatio-temporal target visibility during the perching maneuver. The proposed approach works on-board in real-time with significant computational constraints relying exclusively on cameras and an Inertial Measurement Unit (IMU). Experimental results validate the proposed approach and shows the higher success rate as well as increased target interception precision and accuracy with respect to a one-shot planning approach, while still retaining aggressive capabilities with flight envelopes that include large excursions from the hover position on inclined surfaces up to 90$^\circ$, angular speeds up to 750~deg/s, and accelerations up to 10~m/s$^2$.
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Designing a local planner to control tractor-trailer vehicles in forward and backward maneuvering is a challenging control problem in the research community of autonomous driving systems. Considering a critical situation in the stability of tractor-trailer systems, a practical and novel approach is presented to design a non-linear MPC(NMPC) local planner for tractor-trailer autonomous vehicles in both forward and backward maneuvering. The tractor velocity and steering angle are considered to be control variables. The proposed NMPC local planner is designed to handle jackknife situations, avoiding multiple static obstacles, and path following in both forward and backward maneuvering. The challenges mentioned above are converted into a constrained problem that can be handled simultaneously by the proposed NMPC local planner. The direct multiple shooting approach is used to convert the optimal control problem(OCP) into a non-linear programming problem(NLP) that IPOPT solvers can solve in CasADi. The controller performance is evaluated through different backup and forward maneuvering scenarios in the Gazebo simulation environment in real-time. It achieves asymptotic stability in avoiding static obstacles and accurate tracking performance while respecting path constraints. Finally, the proposed NMPC local planner is integrated with an open-source autonomous driving software stack called AutowareAi.
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This paper introduces a structure-deformable land-air robot which possesses both excellent ground driving and flying ability, with smooth switching mechanism between two modes. The elaborate coupled dynamics model of the proposed robot is established, including rotors, chassis, especially the deformable structures. Furthermore, taking fusion locomotion and complex near-ground situations into consideration, a model based controller is designed for landing and mode switching under various harsh conditions, in which we realise the cooperation between fused two motion modes. The entire system is implemented in ADAMS/Simulink simulation and in practical. We conduct experiments under various complex scenarios. The results show our robot can accomplish land-air switching swiftly and smoothly, and the designed controller can effectively improve the landing flexibility and reliability.
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本文在移动平台上介绍了四摩托车的自动起飞和着陆系统。设计的系统解决了三个具有挑战性的问题:快速姿势估计,受限的外部定位和有效避免障碍物。具体而言,首先,我们基于Aruco标记设计了着陆识别和定位系统,以帮助四极管快速计算相对姿势。其次,我们利用基于梯度的本地运动计划者快速生成无冲突的参考轨迹;第三,我们构建了一台自主状态机器,使四极管能够完全自治完成其起飞,跟踪和着陆任务;最后,我们在模拟,现实世界和室外环境中进行实验,以验证系统的有效性并证明其潜力。
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