This paper proposes a collision-free receding horizon motion planning for a fixed-altitude maneuvering multi-rotor platform with point cloud obstacle environment, based on model predictive control(MPC). Obstacles surrounding multi-rotor is assumed to given as the 3D point cloud form detected with 3D scanning sensors such as stereo vision sensor or LIDAR(Light Detection and Ranging) sensor. Considering fixed-altitude flight, 2D point cloud information is extracted from the given 3D point cloud information. To reduce the number of constraints on obstacles while maintaining the obstacle structure, 2D point cloud obstacles are clustered into several groups with DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) algorithm and polygonized by selecting the verticies to contain all of the points in each clusters. Complete reference path with the obstacle avoidance is generated with Voronoi diagram and Dijkstra algorithm to reach the target from the current position. Receding horizon motion planning is performed based on model predictive control by iteratively solving constrained optimization problems numerically to generate the path and the force commands within the prediction horizon considering the constraints such as dynamics, current states, hardware specifications, reference path, and the surrounding obstacles. As a result of the receding horizon motion planning, sequence of path and force commands considering constraints within the prediction horizon and control horizon are created. With the suggested receding horizon motion planning, one integrated algorithm with sub-algorithms is provided to compute the predicted path and control sequences from the given point cloud environment. Moreover, the computation time is reduced compared with the entire path optimization, while the feasibility to reach the target position is guaranteed through the created safety region based on complete reference path and obstacle information.
본 논문에서는 포인트 클라우드 장애물 환경에 놓인 고도 유지 비행 상태의 멸티로터 기체에 대해 모델 예측 제어 기반의 충돌회피 이동 구간 모션 플래닝(Receding Horizon Motion Planning) 기법을 제시한다. 멀티로터 주변의 장애물은 스테레오 영상(Stereo Vision) 센서, LIDAR(Light Detection and Ranging) 센서 등의 3차원 스캐닝 센서의 사용을 가정하여 3차원 포인트 클라우드(Point Cloud) 형태로 주어진다. 멀티로 터 기체의 고도 유지 비행을 가정하였으므로, 3차원 장애물 포인트 클라우드 중 기체의 고도 부근에 위치한 점들을 추출하여 2차원 포인트 클라우드를 생성한다. 장애물의 형상을 유지함과 동시에 제한 조건의 수를 줄 이기 위해 밀도 기반 클러스터링(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN) 기법을 이용하여 2차원 포인트 클라우드 장애물을 몇 개의 군집으로 나누고, 각의 군집을 모두 포함할 수 있는 가장자리에 위치한 꼭지점들을 추출하여 다각화한다. 현재 위치로부터 목표 지점까지 도달하는 충돌 회피 기준 경로는 보로노이 다이어그램(Voronoi Diagram) 및 다익스트라(Dijkstra) 알고리즘을 이용하여 생성한다. 모델 예측 제어 기법 기반의 구속조건을 가지는 최적화 문제의 반복적인 풀이를 통해 기체의 동역 학적 특성, 현재 상태, 하드웨어 사양, 장애물이 고려된 이동 구간 모션 플래닝을 진행한다. 이동 구간 모션 플래닝 기법의 결과로 제한 조건을 만족하는 미래 예측 구간 내의 순차적 부분 경로 및 힘 명령이 생성된다. 제시된 이동 구간 모션 플래닝 기법은 포인트 클라우드 형태로 주어진 장애물 입력에 대한 미래 예측 구간 내 경로 및 이를 따라가기 위한 힘 명령을 하나의 순차적으로 통합된 알고리즘으로 제시한다는 장점이 있다. 또한, 전체 최적 경로 생성 기법에 비해 계산 시간이 적으며, 도달 가능한 기준 경로 및 장애물에 기반한 안전 구역의 정의을 통해 목표 지점까지의 도달성을 보장한다.
