論文標(biāo)題：【CoNi-MPC: Cooperative Non-inertial Frame Based Model Predictive Control】

原文鏈接：【https://ieeexplore.ieee.org/document/10287548】

論文作者：張寶哲、陳鑫煒、曹燕軍、許超

移動(dòng)底盤：松靈四輪差速驅(qū)動(dòng)底盤Scout Mini

多機(jī)器人協(xié)同控制，作為機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域中的核心之一，旨在促進(jìn)多個(gè)機(jī)器人之間的有效合作與互動(dòng)，以執(zhí)行那些超出單個(gè)機(jī)器人能力所及的復(fù)雜任務(wù)。

隨著無(wú)人機(jī)及機(jī)器人技術(shù)的快速發(fā)展，無(wú)人機(jī)集群的協(xié)同操作顯得愈發(fā)重要。由無(wú)人機(jī)集群所構(gòu)成的多機(jī)器人系統(tǒng)已被廣泛部署于眾多場(chǎng)景中，包括巡檢、搜救和電影制作等多個(gè)領(lǐng)域。通過(guò)無(wú)人機(jī)與無(wú)人車（UAV-UGV）之間的協(xié)作所構(gòu)建主從式多機(jī)系統(tǒng)，可高效融合空中機(jī)器人與地面機(jī)器人的特有優(yōu)勢(shì)，從而實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的多智能體系統(tǒng)。現(xiàn)如今，對(duì)這些集成系統(tǒng)日益增長(zhǎng)的需求推動(dòng)了多機(jī)器人協(xié)同控制在機(jī)器人領(lǐng)域應(yīng)用的研究熱潮。

圖1. 微型空中機(jī)器人穿梭竹林

前不久，來(lái)自浙江大學(xué)湖州研究院的科研團(tuán)隊(duì)在《IEEE Robotics and Automation Letters》以 Research Article形式發(fā)表了最新的研究成果“CoNi-MPC: Cooperative Non-inertial Frame Based Model Predictive Control。”該研究創(chuàng)新性地提出了新型空地協(xié)作控制框架CoNi-MPC，利用相對(duì)位姿估計(jì)信息和移動(dòng)目標(biāo)的IMU數(shù)據(jù)，能夠直接在高動(dòng)態(tài)平臺(tái)的機(jī)體坐標(biāo)系中控制無(wú)人機(jī)運(yùn)動(dòng)，消除了無(wú)人機(jī)及動(dòng)態(tài)平臺(tái)對(duì)于絕對(duì)世界坐標(biāo)系的依賴，可在無(wú)GPS/SLAM的場(chǎng)景中使用。

這一突破性技術(shù)成功實(shí)現(xiàn)了無(wú)人機(jī)從復(fù)雜動(dòng)態(tài)行駛無(wú)人車（松靈Scout Mini）上起飛，并精準(zhǔn)地跟隨車行軌跡重新降落回行駛車身上的全過(guò)程。全程不依賴GPS或SLAM技術(shù)，對(duì)無(wú)人車的運(yùn)動(dòng)軌跡也不做限制，無(wú)人機(jī)可精準(zhǔn)降落在繞彎運(yùn)動(dòng)的無(wú)人車上。這一技術(shù)的應(yīng)用在業(yè)內(nèi)尚屬首次，標(biāo)志著車載無(wú)人機(jī)在動(dòng)態(tài)平臺(tái)上的起降技術(shù)取得了重大突破。

CoNi-MPC，實(shí)現(xiàn)在移動(dòng)中直接操控?zé)o人機(jī)

通常情況下，在“空地（主體-目標(biāo)）協(xié)同規(guī)劃控制系統(tǒng)”中，需要對(duì)移動(dòng)平臺(tái)進(jìn)行精確的狀態(tài)估計(jì)，往往通過(guò)融合多種傳感器（例如視覺、激光雷達(dá)、GPS、慣性測(cè)量單元IMU等）的完整SLAM（同時(shí)定位與建圖）技術(shù)棧。

盡管SLAM算法能夠提供豐富的環(huán)境信息，但其通常依賴于良好的環(huán)境特征來(lái)實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的狀態(tài)估計(jì)，這在具有挑戰(zhàn)性的環(huán)境（GPS 據(jù)止、環(huán)境特征稀疏）或長(zhǎng)期任務(wù)（累計(jì)漂移）中難以得到保證。而對(duì)于那些主只需要執(zhí)行交互動(dòng)作的協(xié)作系統(tǒng)而言，長(zhǎng)時(shí)間維護(hù)一個(gè)SLAM模塊不僅顯得冗余，還往往伴隨著較高的計(jì)算成本，甚至可能被視為是一種資源上的浪費(fèi)。

另外，為了使得無(wú)人機(jī)能夠精確地預(yù)測(cè)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)路徑進(jìn)行追蹤，需要掌握目標(biāo)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型作為先驗(yàn)信息。對(duì)于無(wú)人車的運(yùn)動(dòng)模型，通常被簡(jiǎn)單假設(shè)為勻速直線運(yùn)動(dòng)或勻加速直線運(yùn)動(dòng)，考慮到其所執(zhí)行的任務(wù)形式，這樣的簡(jiǎn)化顯然是不切實(shí)際的，難以保證運(yùn)動(dòng)模型的準(zhǔn)確性。

然而，即使是在擁有穩(wěn)定狀態(tài)估計(jì)和準(zhǔn)確運(yùn)動(dòng)模型的條件下，無(wú)人機(jī)和無(wú)人車之間的動(dòng)態(tài)變化和控制誤差也要求其需要頻繁的軌跡重規(guī)劃操作進(jìn)行修正。這不僅導(dǎo)致了無(wú)人機(jī)控制上的不平滑，而且會(huì)帶來(lái)沉重的計(jì)算負(fù)擔(dān)，難以適應(yīng)板載計(jì)算資源的限制。

為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)并讓無(wú)人機(jī)實(shí)現(xiàn)與移動(dòng)目標(biāo)平臺(tái)的高機(jī)動(dòng)協(xié)同控制，研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種新穎的解決方案CoNi-MPC，在移動(dòng)目標(biāo)機(jī)體坐標(biāo)系中直接控制無(wú)人機(jī)，實(shí)現(xiàn)不依賴GPS或SLAM的高機(jī)動(dòng)空地協(xié)同控制。

不同于傳統(tǒng)框架在世界系中控制無(wú)人機(jī)，CoNi-MPC直接在移動(dòng)目標(biāo)機(jī)體系（即非慣性系）下構(gòu)建無(wú)人機(jī)的動(dòng)力學(xué)模型，并設(shè)計(jì)相對(duì)應(yīng)的非線性模型控制器。該方案僅依賴于相對(duì)于非慣性系的位姿和速度，以及非慣性系在世界系下的角速度和加速度信息即可實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定飛行。

這一方案摒棄了對(duì)世界坐標(biāo)系下狀態(tài)估計(jì)的需求，而只依賴于相對(duì)估計(jì)。通過(guò)引入非慣性系的IMU測(cè)量數(shù)據(jù)，可將無(wú)人機(jī)動(dòng)力學(xué)模型中有關(guān)世界系的變量進(jìn)行替換，從而有效消除系統(tǒng)對(duì)于世界系的數(shù)值依賴，使其在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中得以應(yīng)用。

驗(yàn)證CoNi-MPC控制性能與魯棒性

CoNi-MPC作為一個(gè)通用的空地協(xié)作控制框架，支持多種交互式任務(wù)的應(yīng)用，通過(guò)給定不同類型的參考狀態(tài)，即可實(shí)現(xiàn)定點(diǎn)跟隨、自主降落、環(huán)繞跟蹤以及穿環(huán)飛行等復(fù)雜任務(wù)。

為了驗(yàn)證CoNi-MPC控制性能和魯棒性，研究人員在數(shù)值仿真和真實(shí)世界中進(jìn)行了大量應(yīng)用實(shí)驗(yàn)。

實(shí)驗(yàn)中，研究人員采用四旋翼無(wú)人機(jī)和無(wú)人車（松靈Scout Mini）作為實(shí)驗(yàn)道具。四旋翼無(wú)人機(jī)的重量為591.8克，推重比達(dá)到了2.03。無(wú)人機(jī)的CoNi-MPC算法在一臺(tái)搭載Intel Celeron J4125處理器（頻率2.0至2.7 GHz）和8 GB RAM的機(jī)載計(jì)算機(jī)上運(yùn)行。所提出的CoNi-MPC平均計(jì)算時(shí)間（單次迭代）為4.58毫秒，標(biāo)準(zhǔn)偏差為1.2毫秒，確保了在機(jī)載計(jì)算機(jī)上以超過(guò)100 Hz的頻率運(yùn)行。室外實(shí)驗(yàn)中采用CREPES系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)相對(duì)估計(jì)，室內(nèi)實(shí)驗(yàn)中利用運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)模擬相對(duì)估計(jì)。

圖2. 實(shí)物實(shí)驗(yàn)中的四旋翼無(wú)人機(jī)和無(wú)人車

研究人員通過(guò)數(shù)值仿真模擬的方式確定保證無(wú)人機(jī)穩(wěn)定跟蹤和成功降落的安全參數(shù)，并依據(jù)仿真模擬的結(jié)果分別為固定單點(diǎn)（Fixed point）和固定軌跡（Fixed plan）兩種控制方案選定多組具有代表性的參數(shù)，在MPC優(yōu)化問題中的約束條件與仿真中保持一致的前提下，兩種方案的參數(shù)設(shè)置及其對(duì)應(yīng)的平均跟蹤誤差如圖3所示。

圖3. 實(shí)物實(shí)驗(yàn)的平均跟蹤誤差

而兩次測(cè)試的詳細(xì)跟蹤性能隨時(shí)間變化的情況則繪制在圖4和圖5中。

圖4. 使用(1.0,1.0,0.71)參數(shù)設(shè)置進(jìn)行固定單點(diǎn)實(shí)驗(yàn)。藍(lán)色（I）為無(wú)人機(jī)程序控制模式；橙色（II）表示無(wú)人車移動(dòng)過(guò)程。

圖5. 使用(4.0,1.0,0.71)參數(shù)設(shè)置進(jìn)行固定軌跡實(shí)驗(yàn)。藍(lán)色（I）為無(wú)人機(jī)程序控制模式；橙色（II）表示無(wú)人車移動(dòng)過(guò)程。