무인 수상 차량의 퍼널 제어를 통한 운동학적 모션 계획

Konsep Inti

본 연구에서는 무인 수상 차량의 운동학적 모션 계획을 위해 퍼널 제어 기반의 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘은 운동학적 제약 조건을 만족하는 궤적을 생성하고, 퍼널 제어를 통해 모델 불확실성과 외란에 강건한 궤적 추적을 보장한다.

Abstrak

본 논문에서는 무인 수상 차량(USV)의 운동학적 모션 계획 및 제어를 위한 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있다:

1. 운동학적 제약 조건을 만족하는 궤적 생성을 위한 최적화 기반 모션 계획 알고리즘

• B-스플라인을 사용하여 장애물 회피와 속도, 가속도 제한을 만족하는 부드러운 궤적을 생성
• 샘플링 기반 모션 계획 알고리즘(RRT)을 통해 초기 경로를 얻고, 이를 최적화하여 궤적을 생성

2. 퍼널 제어 기반의 궤적 추적 제어기

• 모델 불확실성과 외란에 강건한 퍼널 제어 기법을 사용하여 생성된 궤적을 추적
• 언더액츄에이티드 USV 시스템의 특성을 고려하여 퍼널 제어 기법을 확장 및 수정

실제 USV 실험을 통해 제안된 알고리즘의 효과를 검증하였다. 이 알고리즘은 운동학적 제약 조건을 만족하는 부드러운 궤적을 생성하고, 모델 불확실성과 외란에 강건한 궤적 추적을 보장한다.

Statistik

제안된 알고리즘은 최대 추력 ¯FT와 최대 러더 각도 ¯αr의 제한 조건 하에서 안정성을 보장한다.
제안된 알고리즘은 최대 속도 vmax와 최대 가속도 amax의 제한 조건을 만족하는 궤적을 생성한다.

Kutipan

"본 연구에서는 무인 수상 차량(USV)의 운동학적 모션 계획 및 제어를 위한 알고리즘을 제안한다."
"이 알고리즘은 운동학적 제약 조건을 만족하는 부드러운 궤적을 생성하고, 모델 불확실성과 외란에 강건한 궤적 추적을 보장한다."

Wawasan Utama Disaring Dari

Kinodynamic Motion Planning via Funnel Control for Underactuated Unmanned Surface Vehicles

by Džen... pada arxiv.org 04-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2308.00130.pdf

Pertanyaan yang Lebih Dalam

무인 수상 차량의 운동학적 모션 계획 및 제어 문제에서 어떤 추가적인 제약 조건이나 요구사항이 고려될 수 있을까?

운동학적 모션 계획 및 제어 문제에서 추가적인 제약 조건이나 요구사항은 다양할 수 있습니다. 예를 들어, 환경 요인인 바람이나 파도와 같은 불확실한 요소들을 고려해야 합니다. 또한 모델의 동역학이 완전히 알려지지 않을 수 있으며, 운영 중에 모수가 변할 수 있습니다. 또한, 무인 수상 차량이 가진 운동 제약과 제어 입력 포화도도 고려해야 합니다. 이러한 추가적인 제약 조건과 요구사항을 고려하여 안정성을 보장하고 성능 명세를 충족하는 운동 계획 및 제어 알고리즘을 개발해야 합니다.

언더액츄에이티드 시스템에 대한 퍼널 제어 기법의 적용 범위와 한계는 무엇일까?

퍼널 제어 기법은 주어진 성능 명세에 따라 오차가 사용자가 정의한 퍼널 내에 유지되도록 하는 비선형 제어 방법입니다. 그러나 언더액츄에이티드 시스템의 경우, 퍼널 제어 기법을 직접적으로 적용하기 어려울 수 있습니다. 이는 퍼널 제어가 보통 완전히 제어 가능한 시스템을 가정하고 있기 때문입니다. 언더액츄에이티드 시스템은 제어 입력이 상대적으로 적고, 일부 입력이 다른 입력에 종속되는 경우가 많기 때문에 이러한 시스템에 퍼널 제어를 적용하는 것은 복잡할 수 있습니다. 따라서 언더액츄에이티드 시스템에 대한 퍼널 제어의 적용 범위는 제한적일 수 있으며, 이러한 시스템에 대한 적합한 제어 전략을 개발하는 것이 중요합니다.

무인 수상 차량의 운동학적 모션 계획 및 제어 문제를 해결하는 다른 접근 방식은 무엇이 있을까?

무인 수상 차량의 운동학적 모션 계획 및 제어 문제를 해결하는 다른 접근 방식으로는 모델 예측 제어 (MPC)나 강화 학습과 같은 기계 학습 기반의 방법을 활용할 수 있습니다. 모델 예측 제어는 미래 상태를 예측하여 최적 제어 입력을 결정하는 방법으로, 시스템의 동역학 모델을 사용하여 제어 문제를 해결합니다. 강화 학습은 시스템이 환경과 상호 작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 방법으로, 무인 수상 차량의 제어를 최적화하는 데 활용될 수 있습니다. 또한, 신경망을 사용한 딥 러닝 기반의 제어 방법도 적용할 수 있으며, 이를 통해 복잡한 시스템에서도 효과적인 제어를 달성할 수 있습니다. 이러한 다양한 접근 방식을 조합하여 무인 수상 차량의 운동학적 모션 계획 및 제어 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다.