Un enfoque de retroceso para el horizonte predictivo no lineal para la planificación óptima de trayectorias
Autores: Al Younes, Younes; Barczyk, Martin
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Un enfoque de retroceso para el horizonte predictivo no lineal para la planificación óptima de trayectorias
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Robótica
Palabras clave
Planificación de trayectorias
Sistemas dinámicos no lineales
Dron multirrotor
Marco basado en optimización
Técnica de control por retroceso
Computación en tiempo real
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 19
Citaciones: Sin citaciones
Este documento presenta un enfoque novedoso de planificación de trayectorias para sistemas dinámicos no lineales; un dron multirrotor, basado en un marco de optimización propuesto por los autores llamado Horizonte Predictivo No Lineal. En el presente trabajo, este método se integra con una técnica de Control por Retroceso. El objetivo es eliminar la no convexidad del problema de optimización para proporcionar un cálculo en tiempo real de trayectorias de referencia para el vehículo que respete su dinámica mientras evita obstáculos estáticos y dinámicos detectados en el entorno. Nuestro método se aplica a dos modelos de drones multirrotor para demostrar su flexibilidad. Se presentan varias simulaciones y experimentos de vuelo en hardware para validar el diseño propuesto y demostrar su mejora en el rendimiento en comparación con trabajos anteriores.
Descripción
Este documento presenta un enfoque novedoso de planificación de trayectorias para sistemas dinámicos no lineales; un dron multirrotor, basado en un marco de optimización propuesto por los autores llamado Horizonte Predictivo No Lineal. En el presente trabajo, este método se integra con una técnica de Control por Retroceso. El objetivo es eliminar la no convexidad del problema de optimización para proporcionar un cálculo en tiempo real de trayectorias de referencia para el vehículo que respete su dinámica mientras evita obstáculos estáticos y dinámicos detectados en el entorno. Nuestro método se aplica a dos modelos de drones multirrotor para demostrar su flexibilidad. Se presentan varias simulaciones y experimentos de vuelo en hardware para validar el diseño propuesto y demostrar su mejora en el rendimiento en comparación con trabajos anteriores.