AFD-CAMLs、4機以上のケーブル懸垂型ドローン輸送で張力偏りを低減する計画制御

4機以上のUAVによるケーブル懸垂型搬送において、冗長または悪条件な張力配分のもとでも、ペイロード追従性能を損なわずに実現可能で均等なケーブル張力配分を計画し、フィードバックで維持できるか。

4機以上のUAVでケーブル張力を介してペイロードを搬送する場合、ペイロードに働く合成力と合成モーメントが同じでも、個々のケーブル張力の組み合わせは一意に決まらない。特に張力配分行列が縮退またはほぼ縮退する配置では、取り付け位置やケーブル長の誤差、低レベルの軌道追従誤差がわずかでも、張力が大きく再配分され、一部のUAVが過負荷になったりケーブルがたるんだりする。従来の位置ベースや力ベースの手法は、この内部力成分を直接制御できず、ペイロードの位置姿勢だけを正確に追従しても張力の偏りを解消できない。

従来手法は、準静的な位置ベース手法、動力学モデルから必要レンチを計算してケーブルに配分する力ベース手法、および集中型の非線形モデル予測制御（NMPC）による軌道ベース手法（文献[8]）に分けられる。位置ベース手法は低速では有効だが動的結合を無視し、実現可能な張力を保証しない。力ベース手法はカスケード構造の時間スケール分離により俊敏性が制限され、ペイロード質量や慣性、取り付け位置、ケーブル長などの不確かさに敏感である。軌道ベース手法は俊敏性を改善したが、4機以上で現れる張力配分の冗長性を明示的に扱っておらず、低レベル追従誤差があると計画した張力分布からずれる。

AFD-CAMLsは、まず内部力対応のグローバルプランナがペイロード軌道とケーブル力参照を生成する。具体的には、ペイロードレンチ配分行列のヌル空間基底を用いて、外向きプリロードと最低張力制約をソフト制約として最適化し、レンチを保ったまま張力とケーブル方向の参照を得る。次に、集中型NMPCのステージコストにケーブル方向誤差とケーブル力誤差の項を追加し、局所プランナが全UAVの軌道を動的に実現可能な範囲で計画する。さらに、オンボードの外力推定から観測張力を計算し、計画張力との誤差を仮想質量・ばね・ダンパ系に入力して位置、速度、加速度の参照を補正するアドミタンスフィルタを追加する。これにより、NMPCは全機協調の運動計画を担当し、アドミタンスフィルタは局所的な力フィードバックで実現される張力分布を調整する。

シミュレーションでは、4機のホバリング時にヌル空間最適化がないと最低張力3Nを下回る参照が生成されたが、最適化を加えると張力追従誤差が大幅に減少した。4機の水平配置では配分行列の逆条件数k(A)=0.0012と悪条件で、アドミタンスフィルタなしでは張力誤差が増加したが、フィルタ有効時は誤差が低減した。10機では張力配分行列が常に列フルランクでなく、フィルタなしでは水平・傾斜の両方で張力誤差が増大した。ホバリングでは4機と10機の両方でフィルタにより張力が参照に近づき、ペイロード位置・姿勢誤差も減少した。俊敏な8の字軌道追従のシミュレーションでは、ケーブル長1cmのモデル誤差がある場合、ペイロード追従の3次元平均絶対誤差がフィルタなし0.221mからフィルタあり0.199mに減少した。実機実験では、4機のホバリングでフィルタ有効化前にUAV2と4が大きな荷重を担い他ケーブル張力がほぼゼロになったが、有効化後は張力が平衡し、約2Nの定常オフセットが残った。俊敏軌道追従では、ペイロード追従の3次元平均絶対誤差がベースライン[8]の0.1787mに対し提案手法は0.1525m、未知のスロッシング荷重を加えた場合は0.1974mであった。4本のケーブル合計の張力追従RMSEは3.51Nから2.09Nに減少した。評価はシミュレーションが4機から10機、実機が4機で、RotorSとViconを備えた屋内環境で実施された。

著者は、実機ホバリングで残った約2Nの張力定常オフセットが、ローターダウンウォッシュなどのモデル化されていない空力効果に起因する可能性を指摘し、直接張力計測がオブザーババイアスと空力荷重の分離に役立つと述べている。また、アドミタンスフィルタが局所プランナの拘束条件をどのように保つかは今後の課題としている。論文ではコードの公開は報告されていない。実機評価は4機のみで、10機構成はシミュレーションのみである。本論文はarXivプレプリントであり、査読済みであるとは確認されていない。