Safety Assurance for Quadrotor Kinodynamic Motion Planning
作者: Theodoros Tavoulareas, Marzia Cescon
分类: cs.RO
发布日期: 2025-07-23
备注: Accepted for publication at 2025 Modeling, Estimation and Control Conference (MECC)
💡 一句话要点
针对四旋翼飞行器运动规划，提出运行时安全保障方法以满足系统操作约束
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 四旋翼飞行器 运动规划 安全保障 运行时验证 线性二次调节器
📋 核心要点
- 现有运动规划方法在生成无人机轨迹时，缺乏对系统安全操作区域的考虑，可能导致实际部署中违反安全约束。
- 本文提出一种运行时安全保障滤波器，集成到运动规划框架中，为轨迹跟踪控制器的输入提供安全保证，确保满足操作约束。
- 通过在3D仿真环境中使用Crazyflie 2.0无人机模型进行实验，验证了所提出方法的有效性。
📝 摘要（中文）
自主无人机在搜索救援、巡检和运输等实际场景中的应用日益广泛。然而，随着其在民用领域的普及，未能确保安全运行可能导致系统物理损坏、环境污染甚至人员伤亡。现有的运动规划技术虽然能有效生成无碰撞轨迹，但在规划过程中并未充分考虑系统的安全操作区域，导致部署期间可能违反安全约束。本文提出了一种在运动规划方案中利用运行时安全保障的方法，以满足系统的操作约束。首先，使用基于采样的几何规划器在用户定义的空间内确定高层无碰撞路径。其次，设计一个低层安全保障滤波器，为线性二次调节器（LQR）的控制输入提供安全保证，该LQR旨在进行轨迹跟踪。最后，在受限的3D仿真环境中使用Crazyflie 2.0无人机模型验证了所提出的方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决四旋翼飞行器在运动规划过程中，由于缺乏对系统安全操作区域的考虑，导致实际飞行时可能违反安全约束的问题。现有方法虽然可以生成无碰撞轨迹，但无法保证飞行器始终在安全范围内运行，存在潜在的安全风险。
核心思路：论文的核心思路是在现有的运动规划框架中加入一个运行时安全保障滤波器。该滤波器位于高层几何规划器和低层轨迹跟踪控制器之间，对控制器的输入进行约束，确保飞行器在执行轨迹时始终满足安全操作约束。通过这种方式，可以在不影响运动规划器生成轨迹的前提下，提高系统的安全性。
技术框架：整体框架包含三个主要模块：1) 基于采样的几何规划器：负责生成高层无碰撞路径。2) 线性二次调节器（LQR）：作为低层轨迹跟踪控制器，负责控制飞行器跟踪规划的轨迹。3) 安全保障滤波器：位于LQR之前，对LQR的控制输入进行约束，确保满足安全操作约束。流程是首先由几何规划器生成轨迹，然后LQR尝试跟踪该轨迹，但在LQR执行控制指令之前，安全保障滤波器会检查该指令是否安全，如果不安全则进行调整，确保飞行器始终在安全范围内。
关键创新：最重要的技术创新点是运行时安全保障滤波器的设计。该滤波器能够实时地对控制输入进行约束，从而保证飞行器在执行轨迹时始终满足安全操作约束。与传统的离线安全验证方法相比，运行时安全保障滤波器能够更好地应对动态环境和不确定性。
关键设计：安全保障滤波器的具体设计细节未知，摘要中只提到其作用是为LQR的控制输入提供安全保证，但没有给出具体的实现方式。LQR的设计目标是轨迹跟踪，其参数需要根据飞行器的动力学模型进行调整。几何规划器可以使用RRT等现有的采样算法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在3D仿真环境中，使用Crazyflie 2.0无人机模型验证了所提出的运行时安全保障方法的有效性。虽然摘要中没有给出具体的性能数据和对比基线，但可以推断，该方法能够在保证轨迹跟踪性能的前提下，显著提高无人机飞行的安全性，降低违反安全约束的概率。具体的提升幅度和性能指标需要在论文正文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多种需要高安全性的无人机应用场景，例如：危险环境下的巡检、复杂地形中的搜救、以及人口密集区域的物流配送等。通过确保无人机在飞行过程中始终满足安全约束，可以降低事故发生的风险，提高任务的可靠性，并为无人机的大规模应用奠定基础。未来，该方法可以进一步扩展到其他类型的机器人系统。
📄 摘要（原文）
Autonomous drones have gained considerable attention for applications in real-world scenarios, such as search and rescue, inspection, and delivery. As their use becomes ever more pervasive in civilian applications, failure to ensure safe operation can lead to physical damage to the system, environmental pollution, and even loss of human life. Recent work has demonstrated that motion planning techniques effectively generate a collision-free trajectory during navigation. However, these methods, while creating the motion plans, do not inherently consider the safe operational region of the system, leading to potential safety constraints violation during deployment. In this paper, we propose a method that leverages run time safety assurance in a kinodynamic motion planning scheme to satisfy the system's operational constraints. First, we use a sampling-based geometric planner to determine a high-level collision-free path within a user-defined space. Second, we design a low-level safety assurance filter to provide safety guarantees to the control input of a Linear Quadratic Regulator (LQR) designed with the purpose of trajectory tracking. We demonstrate our proposed approach in a restricted 3D simulation environment using a model of the Crazyflie 2.0 drone.