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Planificación de Trayectorias de Cuadrotor con Particiones de Tetraedros y B-Splines en Entornos Desconocidos y Dinámicos

Autores: Men, Jiayu; Requena Carrión, Jesús

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Planificación de Trayectorias de Cuadrotor con Particiones de Tetraedros y B-Splines en Entornos Desconocidos y Dinámicos


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Robótica

Palabras clave

Planificación de trayectorias
Vehículo aéreo no tripulado
Entornos desconocidos
Entornos dinámicos
Obstáculos
Incertidumbre

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 28

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La planificación de trayectorias es una tarea clave en los sistemas de navegación de vehículos aéreos no tripulados. Aunque la planificación de trayectorias en presencia de obstáculos es un problema bien comprendido, los entornos desconocidos y dinámicos aún presentan desafíos significativos. En este artículo, presentamos un método de planificación de trayectorias para entornos desconocidos y dinámicos que incorpora explícitamente la incertidumbre sobre el entorno. Suponiendo que la posición de los obstáculos y su movimiento instantáneo están disponibles, nuestro método representa la incertidumbre del entorno como un mapa dinámico que indica la probabilidad de que una región pueda estar ocupada por un obstáculo en el futuro. El método propuesto primero divide el espacio libre en particiones tetraédricas no superpuestas utilizando triangulación de Delaunay. Luego, se crea un topo-grafo que describe la topología del espacio libre e incorpora la incertidumbre del entorno. Usando este topo-grafo, se obtiene un camino inicial y un corredor de vuelo seguro. El corredor de vuelo seguro inicial proporciona una secuencia de puntos de control que utilizamos para optimizar trayectorias de B-spline restringidas formulando un problema de programación cuadrática con restricciones de seguridad y suavidad. A través de simulaciones por computadora, mostramos que nuestro algoritmo puede encontrar con éxito una trayectoria libre de colisiones y consciente de la incertidumbre en un entorno desconocido y dinámico. Además, nuestro método puede reducir la carga computacional causada por obstáculos en movimiento durante la replanificación de trayectorias.

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