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J-GLOBAL ID：202202240250757505   整理番号：22A0554717

複数の異種UAVによる協調アクティブ知覚のためのモータレベルN-MPC【JST・京大機械翻訳】

Motor-Level N-MPC for Cooperative Active Perception With Multiple Heterogeneous UAVs

著者 (4件)： Jacquet Martin (LAAS-CNRS, Universite ́ de Toulouse, CNRS, Toulouse, France) ,  Kivits Max (Robotics and Mechatronics lab, Faculty of Electrical Engineering, Mathematics & Computer Science, University of Twente, Enschede, The Netherlands) ,  Das Hemjyoti (Robotics and Mechatronics lab, Faculty of Electrical Engineering, Mathematics & Computer Science, University of Twente, Enschede, The Netherlands) ,  Franchi Antonio (LAAS-CNRS, Universite ́ de Toulouse, CNRS, Toulouse, France)
資料名： IEEE Robotics and Automation Letters  (IEEE Robotics and Automation Letters)
巻： 7  号： 2  ページ： 2063-2070  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2448A  ISSN： 2377-3766  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： このレターは,搭載センサを備えた多重マルチロータUAVのシステムを使用して,アクティブ情報取得問題(AIA)を解くための非線形モデル予測制御(NMPC)に基づく協調制御フレームワークを紹介する。NMPCの観測作業は,協調Kalmanフィルタを用いて,マルチUAVシステムによって観察される移動特徴の最小不確実性姿勢推定である。制御装置は,モータレベル作動ユニットと最大トルクΔΨに関するそれらの実際の制約を含むマルチロータ-のフル非線形モデルを考慮し,その予測におけるKalmanフィルタ推定不確実性を埋め込んだ。フレームワークは,4ロータと傾斜プロペラマルチロータΔΣの両方を含むUAV Ψの一般モデルと,任意のレートと視野を持つ範囲と軸受センサの一般的モデルを考慮することにより,作動とセンシングシステムにおける不均一性を許容し,利用することを可能にした。静的または移動特徴の協調推定不確実性を低減するための提案フレームワークの能力,従って,最適センシング構成へのシステムを,Gazeboシミュレーションと実際の実験によって実証した。ソフトウェアはオープンソースを提供した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出 ,  シミュレーション ,  不確実性 ,  軸受 ,  トルク ,  特性 ,  情報収集 ,  多重化 ,  *モデル ,  ソフトウェア ,  Kalmanフィルタ ,  センサ
準シソーラス用語： 非線形モデル ,  姿勢推定 ,  オープンソース , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： UAV ,  協調 ,  知覚 ,  MPC