In this study, we examine the motion planning problem for a multi-rotor aerial vehicle in an indoor environment. We first introduce the traditional motion planning pipeline for a mobile robot that is comprised of mapping, path planning (PP), trajectory planning (TP), trajectory tracking (TT), and local planning. We then explore the methods to overcome the challenges faced by a multirotor micro aerial vehicle (MAV) to navigate in an indoor setting and modify the traditional motion planning pipeline to better serve the objectives of indoor navigation. We process the paths produced by the path planning (PP) stage with our novel path relocation (PR) algorithm and use relocated paths as a guide to plan trajectories. We formulate the trajectory planning (TP) problem as a quadratic program (QP) that maximizes the smoothness of trajectories with obstacle-free corridor (OFC) constraints. The OFC is a collection of convex overlapping polyhedra that model tunnel-like free connecting space from the current configuration to the goal configuration. Faces of the polyhedra in OFC are defined with hyperplanes and these hyperplanes are used as inequality constraints in the QP for real-time optimization performance. Our quadratic program is such that it can be solved with a convex optimization solver for all practical purposes. Our approach allows for the customized imposition of additional constraints like waypoint constraints, continuity constraints, limited field-of-view constraints, and dynamic
feasibility constraints. We demonstrate the feasibility of our approach, its performance, and completeness by simulating multiple indoor environments of differing sizes and varying obstacle densities using MATLAB Optimization Toolbox. We found that our approach has higher
chances of convergence of optimization solvers as compared to the state-of-the-art approaches for challenging indoor scenarios. We show that our proposed pipeline can plan complete paths and optimize trajectories within the timespans dictated by real-time operational requirements. This thesis also includes a careful analysis of our approach and its comparison with other approaches.
본 연구에서는 실내 환경에서의 멀티 로터 형 항공기의 모션 계획 문제를 연구한다. 모바일 로 봇용 기존 모션 계획은 매핑, 경로 계획(PP), 궤적 계획(TP), 궤적 추적(TT) 및 로컬 계획으로 구성된다. 먼저, 해당 파이프라인에 대해 소개하며, 실내 환경 탐색 및 기존 방법 수정을 통해 실내 항법에 직면한 문제를 극복하는 방법을 제안한다. 새로운 경로 재배치(PR) 알고리즘으로 경로 계획(PP) 단계에서 생성된 경로를 처리하고 해당 경로를 가이드라인 결로로 사용한다. 또한, 궤도 계획(TP) 문제를 장애물 없는 복도(OFC) 제약 조건으로 궤도의 부드러움을 최대화하는 2차 프로그램(QP)으로 접근한다. OFC는 목표지점까지 터널 형태의 자유 연결 공간을 모델링하는 볼록 중첩 다면체의 모음이다. 다면체 OFC의 면은 초평면으로 정의되며 이러한 초평면은 실시간 최적화 성능을 위해 QP에서 불평등 제약 조건으로 사용된다. 해당 QP는 볼록 최적화 솔버로 실용적으로 문제를 해결할 수 있다. 제안한 접근 방식은 경로점, 연속성, 제한된 시야 및 동적 실현 가능성의 제약 조건과 같은 추가 제약 조건을 정의할 수 있다. MATLAB Optimization Toolbox를 사용하여 다양한 크기와 다양한 장애물 밀도의 여러 실내 환경에서 시뮬레이션 하였으며, 이르 통해 제안한 접근 방식의 실현 가능성, 성능 및 완전성을 입증하였다. 특히, 까다로운 실내 시나리오에서 최첨단 접근 방식보다 수렴 가능성이 높다는 것을 확인하였다. 뿐만 아니라, 제안된 파이프라인이 실시간 운영 요구 사항에 따라 지정된 시간 범위 내에서 전체 경로를 계획하고 궤적을 최적화할
수 있음을 보여준다. 본 논문은 제안한 방법에 대한 신중한 분석과 다른 접근 방식과의 비교를 포함한다.
