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저자정보
Kwangjin Yang (Korea Air Force Academy) Salah Sukkarieh (The University of Sydney)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2012
발행연도
2012.10
수록면
1,974 - 1,979 (6page)

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This paper presents an integrated planning and control algorithm for the navigation of an autonomous rotary wing unmanned aerial vehicle (RUAV) in a cluttered environment. The model predictive control (MPC) combined with a potential field-like function integrates the planning and control in a single step. This strategy enables the generation of dynamically feasible motion because the planning is done in the action space of the RUAV. Moreover, it is able to respond promptly to abrupt changes in the environment because the reactive obstacle avoidance method only considers local sensory information. Finally, the shortsightedness of control-based reactive methods can be relieved by the larger planning horizon of the model predictive control. Simulation results show that the proposed integrated planning and control method can complete the navigation mission successfully in cluttered environment.
#Integrated Planning and Control #Model Predictive Control #Unmanned Aerial Vehicle

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. INTEGRATED PLANNING AND CONTROL
3. PATH TRACKING REFERENCE STATES (XPT R) GENERATION
4. OBSTACLE AVOIDANCE REFERENCE STATES (XOBR) GENERATION
5. SIMULATION EXPERIMENTS
6. CONCLUSIONS
REFERENCES

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