Adaptive Tracking and Perching for Quadrotor in Dynamic Scenarios
作者: Yuman Gao, Jialin Ji, Qianhao Wang, Rui Jin, Yi Lin, Zhimeng Shang, Yanjun Cao, Shaojie Shen, Chao Xu, Fei Gao
分类: cs.RO
发布日期: 2023-12-19 (更新: 2024-01-18)
💡 一句话要点
提出自适应动态跟踪与停靠方案，解决四旋翼在动态环境中与移动平台精确交互问题。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 四旋翼 动态跟踪 移动平台停靠 轨迹优化 主动感知
📋 核心要点
- 现有四旋翼在动态环境中与移动平台停靠时，面临感知不稳定、状态同步困难以及计算资源有限等挑战。
- 论文提出一种自适应动态跟踪与停靠方案，通过弹性可见性规划、灵活末端调整和时空轨迹优化，实现精确交互。
- 实验结果表明，该方案在真实环境中能够在高速和复杂角度下成功实现无人机在移动平台上的跟踪与停靠。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种自适应动态跟踪与停靠方案，旨在使四旋翼无人机能够与移动平台紧密集成。为了实现对动态目标的可靠感知，引入了弹性可见性感知规划，主动避免遮挡和目标丢失。此外，提出了一种灵活的末端调整方法，能够适应飞行时间和耦合末端状态的变化，确保在各种角度下与时变的停靠表面实现全状态同步。通过优化切向相对速度，开发了一种松弛策略，以解决硬边界条件带来的动力学和安全违规问题。同时，考虑了SE(3)运动规划，以确保无人机与平台在接触前无碰撞。此外，提出了一个高效的时空轨迹优化框架，考虑了跟踪和停靠的全状态动力学。该方法通过基准比较和消融研究进行了广泛的测试。为了促进学术研究在工业中的应用，并在严格限制的计算资源下验证方案的效率，我们将系统部署在商用无人机（DJI-MAVIC3）和全尺寸SUV上。进行了大量的真实世界实验，无人机成功地以30公里/小时（8.3米/秒）的速度跟踪并停靠在SUV的顶部，并以3.5米/秒的速度以60°倾斜进入SUV的后备箱。
🔬 方法详解
问题定义：现有的四旋翼停靠方法在动态环境中，尤其是在高速移动的平台上，面临着感知可靠性差、难以与平台状态同步以及计算资源受限等问题。传统的基于视觉的跟踪方法容易受到遮挡的影响，导致目标丢失。此外，固定轨迹的停靠策略难以适应平台运动的变化，容易发生碰撞或停靠失败。
核心思路：论文的核心思路是通过主动感知和自适应控制，使四旋翼能够稳定跟踪移动平台，并在合适的时机进行精确停靠。通过弹性可见性规划，主动调整无人机的视角，避免遮挡。通过灵活的末端调整方法，根据平台运动状态动态调整停靠轨迹。通过时空轨迹优化，在满足动力学约束和安全约束的前提下，生成最优的停靠轨迹。
技术框架：该方案主要包含以下几个模块：1) 感知模块：利用视觉信息感知移动平台的位置和姿态。2) 弹性可见性感知规划模块：根据平台运动预测，规划无人机的飞行轨迹，主动避免遮挡，保证目标可见。3) 灵活末端调整模块：根据平台运动状态，动态调整停靠轨迹的末端状态，实现状态同步。4) 时空轨迹优化模块：在SE(3)空间中进行轨迹优化，考虑无人机动力学约束、安全约束和平台运动状态，生成最优的停靠轨迹。5) 控制模块：控制无人机按照优化后的轨迹飞行，实现跟踪和停靠。
关键创新：该论文的关键创新在于：1) 弹性可见性感知规划：主动避免遮挡，提高感知可靠性。2) 灵活末端调整方法：能够适应平台运动的变化，实现精确停靠。3) 高效的时空轨迹优化框架：在满足动力学约束和安全约束的前提下，生成最优的停靠轨迹。与现有方法相比，该方法能够更好地适应动态环境，提高停靠的成功率和鲁棒性。
关键设计：1) 弹性可见性感知规划：通过优化无人机的视角，最大化目标在图像中的投影面积，并最小化遮挡概率。2) 灵活末端调整方法：根据平台运动状态，动态调整停靠轨迹的末端位置、速度和加速度。3) 时空轨迹优化：采用B样条曲线表示轨迹，通过优化B样条曲线的控制点，实现轨迹优化。优化目标包括轨迹平滑性、跟踪误差和能量消耗。约束条件包括动力学约束、安全约束和平台运动状态约束。
📊 实验亮点
该论文在真实环境中进行了大量实验，验证了所提出方案的有效性。实验结果表明，无人机能够成功地以30公里/小时的速度跟踪并停靠在SUV的顶部，并以3.5米/秒的速度以60°倾斜进入SUV的后备箱。这些结果表明，该方案具有很强的鲁棒性和适应性，能够在复杂的动态环境中实现精确的跟踪和停靠。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多种空地协同任务，例如：1) 无人机在移动车辆上进行充电或数据传输，延长无人机续航时间；2) 无人机在移动的船只或车辆上进行物资补给或设备维护；3) 无人机在动态变化的建筑结构上进行检测或维修。该技术能够提高无人机在复杂环境中的作业效率和安全性，具有重要的实际应用价值。
📄 摘要（原文）
Perching on the moving platforms is a promising solution to enhance the endurance and operational range of quadrotors, which could benefit the efficiency of a variety of air-ground cooperative tasks. To ensure robust perching, tracking with a steady relative state and reliable perception is a prerequisite. This paper presents an adaptive dynamic tracking and perching scheme for autonomous quadrotors to achieve tight integration with moving platforms. For reliable perception of dynamic targets, we introduce elastic visibility-aware planning to actively avoid occlusion and target loss. Additionally, we propose a flexible terminal adjustment method that adapts the changes in flight duration and the coupled terminal states, ensuring full-state synchronization with the time-varying perching surface at various angles. A relaxation strategy is developed by optimizing the tangential relative speed to address the dynamics and safety violations brought by hard boundary conditions. Moreover, we take SE(3) motion planning into account to ensure no collision between the quadrotor and the platform until the contact moment. Furthermore, we propose an efficient spatiotemporal trajectory optimization framework considering full state dynamics for tracking and perching. The proposed method is extensively tested through benchmark comparisons and ablation studies. To facilitate the application of academic research to industry and to validate the efficiency of our scheme under strictly limited computational resources, we deploy our system on a commercial drone (DJI-MAVIC3) with a full-size sport-utility vehicle (SUV). We conduct extensive real-world experiments, where the drone successfully tracks and perches at 30~km/h (8.3~m/s) on the top of the SUV, and at 3.5~m/s with 60° inclined into the trunk of the SUV.