Generating 6-D Trajectories for Omnidirectional Multirotor Aerial Vehicles in Cluttered Environments

作为全驱动系统，全向多旋翼飞行器（OMAVs）比传统的欠驱动微型飞行器具有更灵活的机动能力和在复杂环境中进行激进飞行的优势。由于配置空间的高维度，设计有效的轨迹生成算法具有挑战性。本文旨在实现OMAV在复杂环境中的安全飞行。考虑到现有的静态障碍物，提出了一个高效的基于优化的框架来生成OMAV的6-D $SE(3)$轨迹。在考虑到运动学约束和由一系列相交的凸多面体表示的三维无碰撞区域的基础上，所提出的方法最终生成了一个安全和动态可行的6-D轨迹。首先，利用立体投影将车辆的姿态参数化为一个自由的三维向量，以消除$SO(3)$流形固有的约束，而完整的$SE(3)$轨迹则表示为时间的6-D多项式，没有固有的约束。车辆的形状被建模为连接到机身框架的长方体，以实现全身碰撞评估。然后，我们将原始轨迹生成问题制定为一个约束优化问题。最后，将原始约束问题转化为一个无约束问题，可以高效地解决。为验证所提出的框架的性能，进行了基于倾斜旋翼六旋翼飞行器的仿真和实际实验。

本论文旨在解决六自由度全向多旋翼飞行器在复杂环境中的安全飞行问题，提出了一种基于优化的框架来生成动态可行的六自由度轨迹。

论文的关键思路是将飞行器的姿态参数化为一个自由的三维向量，使用立体投影来消除$SO(3)$流形中的约束，并将完整的$SE(3)$轨迹表示为时间的6-D多项式，最终生成一个安全的动态可行的六自由度轨迹。

论文使用了一个附加在机身上的长方体模型来实现全身碰撞评估，并将原始约束问题转化为一个无约束问题，从而更高效地解决了问题。论文还进行了仿真和实际飞行实验，并且使用了倾转旋翼六旋翼飞行器进行验证。

在这个领域中，最近的相关研究包括：1.《六自由度多旋翼飞行器的轨迹规划方法综述》2.《基于模型预测控制的多旋翼飞行器轨迹跟踪控制研究》3.《基于深度强化学习的多旋翼自主避障方法研究》等。