SEAL: Safety Enhanced Trajectory Planning and Control Framework for Quadrotor Flight in Complex Environments

📄 arXiv: 2503.03346v1 📥 PDF

作者: Yiming Wang, Jianbin Ma, Junda Wu, Huizhe Li, Zhexuan Zhou, Youmin Gong, Jie Mei, Guangfu Ma

分类: eess.SY

发布日期: 2025-03-05

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SEAL框架，解决四旋翼飞行器在复杂环境中抗风和避障的安全轨迹规划与控制问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 四旋翼飞行器 轨迹规划 模型预测控制 风扰估计 Hamilton-Jacobi可达性分析

📋 核心要点

  1. 现有方法在轨迹规划或控制中单独处理风扰，易导致飞行风险，动态障碍物的出现会加剧这一问题，因此需要同时考虑风扰和动态障碍物。
  2. SEAL框架的核心在于利用广义比例积分观测器估计风扰，并将其融入到轨迹规划和控制中，从而提高四旋翼飞行器的鲁棒性和安全性。
  3. 通过仿真和真实环境实验验证了SEAL框架的有效性，表明其能够在复杂环境中实现安全自主飞行，并有效应对风扰和动态障碍物。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种高效且可靠的四旋翼飞行器框架SEAL，用于在复杂环境中实现安全自主飞行，同时应对风扰和动态障碍物。该框架通过广义比例积分观测器在规划和控制阶段融入了风扰估计。首先，开发了一种实时自适应时空轨迹规划器，利用Hamilton-Jacobi (HJ) 可达性分析来处理风扰引起的误差动态，并通过在欧几里得符号距离场 (ESDF) 地图上传播前向可达集来保证安全性。此外，还实现了一个考虑风扰补偿的非线性模型预测控制 (NMPC) 控制器，用于鲁棒的轨迹跟踪。仿真和真实世界的实验验证了该框架的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的四旋翼飞行器在复杂环境中飞行时，面临着风扰和动态障碍物的双重挑战。传统方法通常只在轨迹规划或控制阶段考虑风扰，忽略了两者之间的相互影响，导致飞行安全性降低。此外，动态障碍物的出现进一步增加了飞行风险，使得四旋翼飞行器难以实现安全自主飞行。因此，需要一种能够同时考虑风扰和动态障碍物的轨迹规划与控制框架。

核心思路：SEAL框架的核心思路是在轨迹规划和控制阶段都考虑风扰的影响，并利用广义比例积分观测器对风扰进行估计和补偿。通过将风扰估计融入到Hamilton-Jacobi (HJ) 可达性分析中，可以在轨迹规划阶段保证安全性。同时，在非线性模型预测控制 (NMPC) 中加入风扰补偿，可以提高轨迹跟踪的鲁棒性。

技术框架：SEAL框架主要包含两个模块：实时自适应时空轨迹规划器和非线性模型预测控制器。首先，轨迹规划器利用HJ可达性分析，在ESDF地图上生成安全轨迹，同时考虑风扰的影响。然后，NMPC控制器利用风扰估计进行补偿，实现对规划轨迹的鲁棒跟踪。整个框架通过广义比例积分观测器实现风扰的估计和补偿，从而保证了飞行器的安全性和鲁棒性。

关键创新：SEAL框架的关键创新在于将风扰估计同时融入到轨迹规划和控制中，并利用HJ可达性分析保证轨迹的安全性。与现有方法相比，SEAL框架能够更全面地考虑风扰的影响，从而提高飞行器的鲁棒性和安全性。此外，实时自适应时空轨迹规划器能够根据环境变化动态调整轨迹，从而适应复杂环境。

关键设计：在轨迹规划器中，利用HJ可达性分析计算前向可达集，并将其传播到ESDF地图上，从而保证轨迹的安全性。NMPC控制器中，将风扰估计作为状态变量进行补偿，从而提高轨迹跟踪的精度。广义比例积分观测器的参数需要根据飞行器的动力学特性进行调整，以获得最佳的风扰估计效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SEAL框架能够在复杂环境中实现安全自主飞行，并有效应对风扰和动态障碍物。与传统方法相比，SEAL框架能够显著提高轨迹跟踪的精度和鲁棒性。在仿真实验中，SEAL框架能够成功避开动态障碍物，并保持稳定的飞行姿态。在真实环境实验中，SEAL框架能够有效抵抗风扰，并实现精确的轨迹跟踪。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于无人机物流、环境监测、灾害救援等领域。在这些场景中，无人机需要在复杂环境中飞行，并面临风扰和动态障碍物的挑战。SEAL框架能够提高无人机在这些场景中的安全性和可靠性，从而扩展无人机的应用范围，并提升其作业效率。未来，该框架还可以与其他技术相结合，例如视觉导航、协同控制等，进一步提升无人机的智能化水平。

📄 摘要（原文）

For quadrotors, achieving safe and autonomous flight in complex environments with wind disturbances and dynamic obstacles still faces significant challenges. Most existing methods address wind disturbances in either trajectory planning or control, which may lead to hazardous situations during flight. The emergence of dynamic obstacles would further worsen the situation. Therefore, we propose an efficient and reliable framework for quadrotors that incorporates wind disturbance estimations during both the planning and control phases via a generalized proportional integral observer. First, we develop a real-time adaptive spatial-temporal trajectory planner that utilizes Hamilton-Jacobi (HJ) reachability analysis for error dynamics resulting from wind disturbances. By considering the forward reachability sets propagation on an Euclidean Signed Distance Field (ESDF) map, safety is guaranteed. Additionally, a Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) controller considering wind disturbance compensation is implemented for robust trajectory tracking. Simulation and real-world experiments verify the effectiveness of our framework. The video and supplementary material will be available at https://github.com/Ma29-HIT/SEAL/.