Coordinated guidance and control for multiple parafoil system landing
作者: Zhenyu Wei, Zhijiang Shao, Lorenz T. Biegler
分类: cs.RO, cs.MA
发布日期: 2025-05-24
💡 一句话要点
提出一种协同制导与控制方法，解决多伞翼机系统着陆的碰撞避免和计算效率问题。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 多伞翼机 协同控制 轨迹优化 模型预测控制 无碰撞 着陆点分配 运动学模型 移动窗口校正
📋 核心要点
- 现有方法在多伞翼机着陆中，难以兼顾避碰安全和计算效率，限制了大规模物资投送的应用。
- 论文提出协同制导与控制方法，通过轨迹优化、着陆点分配和无碰撞轨迹重规划，实现安全高效着陆。
- 仿真结果验证了该方法的有效性和计算效率，为多伞翼机系统着陆提供了一种可行的解决方案。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种用于多伞翼机系统着陆的协同制导与控制方法，旨在解决大规模物资投送任务中的关键技术难题。该方法将多伞翼机着陆过程建模为轨迹优化问题，并设计了着陆点分配算法，为每个伞翼机分配着陆点。为了保证飞行安全，设计了无碰撞轨迹重规划算法。在此基础上，采用非线性模型预测控制算法，利用非线性动力学模型进行轨迹跟踪。最后，利用伞翼机运动学模型来降低轨迹计算的计算负担，并通过移动窗口校正算法更新运动学模型，以提高轨迹精度。仿真结果表明，所提出的协同制导与控制方法对于多伞翼机着陆的有效性和计算效率。
🔬 方法详解
问题定义：多伞翼机着陆需要保证所有伞翼机安全、无碰撞地到达预定着陆点。现有方法在计算效率和避碰方面存在不足，难以满足大规模物资投送的需求。痛点在于如何在保证安全的前提下，降低计算复杂度，实现快速轨迹规划和控制。
核心思路：论文的核心思路是将多伞翼机着陆问题转化为一个轨迹优化问题，通过着陆点分配、无碰撞轨迹重规划和模型预测控制，实现协同着陆。利用伞翼机的运动学模型简化计算，并使用移动窗口校正算法提高轨迹精度。这样设计的目的是在保证安全性的前提下，降低计算复杂度，提高着陆效率。
技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 着陆点分配算法：为每个伞翼机分配着陆点。2) 无碰撞轨迹重规划算法：在轨迹规划过程中，避免伞翼机之间的碰撞。3) 非线性模型预测控制算法：利用非线性动力学模型进行轨迹跟踪。4) 运动学模型更新算法：利用移动窗口校正算法更新运动学模型，提高轨迹精度。
关键创新：最重要的技术创新点在于将伞翼机的运动学模型应用于轨迹计算，并结合移动窗口校正算法进行模型更新。与直接使用复杂的动力学模型相比，运动学模型大大降低了计算负担，提高了计算效率。同时，移动窗口校正算法能够有效地提高轨迹精度，保证着陆的准确性。
关键设计：着陆点分配算法的具体实现未知，但其目标是最小化伞翼机之间的距离，同时保证着陆点的分布均匀。无碰撞轨迹重规划算法可能采用势场法或基于优化的方法，以避免伞翼机之间的碰撞。非线性模型预测控制算法需要选择合适的预测时域和控制时域，以及合适的代价函数，以实现精确的轨迹跟踪。移动窗口校正算法需要选择合适的窗口大小和校正频率，以保证模型更新的及时性和准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
仿真结果表明，所提出的协同制导与控制方法能够有效地实现多伞翼机的安全着陆，并具有较高的计算效率。具体性能数据未知，但摘要强调了该方法在保证安全性的前提下，降低了计算复杂度，提高了着陆效率。与传统的基于动力学模型的控制方法相比，该方法在计算效率方面具有显著优势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于大规模物资精准投送、灾区救援、军事补给等领域。通过多伞翼机协同着陆，可以快速、高效地将物资送达指定地点，提高物资投送效率和安全性。未来，该技术有望应用于无人机集群控制、智能物流等领域，具有广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
Multiple parafoil landing is an enabling technology for massive supply delivery missions. However, it is still an open question to design a collision-free, computation-efficient guidance and control method for unpowered parafoils. To address this issue, this paper proposes a coordinated guidance and control method for multiple parafoil landing. First, the multiple parafoil landing process is formulated as a trajectory optimization problem. Then, the landing point allocation algorithm is designed to assign the landing point to each parafoil. In order to guarantee flight safety, the collision-free trajectory replanning algorithm is designed. On this basis, the nonlinear model predictive control algorithm is adapted to leverage the nonlinear dynamics model for trajectory tracking. Finally, the parafoil kinematic model is utilized to reduce the computational burden of trajectory calculation, and kinematic model is updated by the moving horizon correction algorithm to improve the trajectory accuracy. Simulation results demonstrate the effectiveness and computational efficiency of the proposed coordinated guidance and control method for the multiple parafoil landing.