핵심 개념
알려지지 않은 복잡한 환경에서 무인 항공기(UAV)의 안전하고 효율적인 탐색을 위해 로컬 센서 데이터와 모델 예측 제어(MPC)를 활용한 최적 모션 플래닝 방법을 제시한다.
초록
복잡한 환경에서 무인 항공기의 최적 모션 플래닝을 위한 모델 예측 제어: 연구 논문 요약
참고 문헌: Bui, D-N., Khuat, T. H., Phung, M. D., Tran, T.-H., & Tran, D. L. (2024). Model Predictive Control for Optimal Motion Planning of Unmanned Aerial Vehicles. arXiv preprint arXiv:2410.09799.
본 연구는 알려지지 않은 복잡한 환경에서 무인 항공기(UAV)의 안전하고 효율적인 탐색을 위한 최적 모션 플래닝 방법을 제시한다.
본 연구에서는 UAV에 탑재된 로컬 센서에서 수집한 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 주변 환경을 나타내는 복셀 그리드 맵을 생성한다. 이 맵을 이용하여 Jump Point Search (JPS) 알고리즘을 통해 전역 경로를 생성하고, 이를 기반으로 로컬 참조 궤적을 생성한다. 최종적으로 모델 예측 제어(MPC)를 사용하여 UAV의 동역학 및 물리적 제약 조건을 고려하여 로컬 참조 궤적을 최적화한다.
최적화 기준
궤적 추적: 로컬 참조 경로와 생성된 경로 간의 차이 최소화
속도: 원하는 비행 속도 유지
충돌 방지: UAV와 장애물 간의 충돌 방지
저크 최소화: 부드러운 궤적 생성