稠密环境下编队飞行的分布式群轨迹优化（三）

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#分布式 #无人机

于 2023-12-27 13:23:32 首次发布

文章详细描述了一种在稠密环境中进行分布式群轨迹优化的编队飞行方法，通过与先进方法对比展示了其效率和鲁棒性。实验包括与Zhou和Turpin方法的比较，提出了一种新的编队位置误差指标。研究还展示了在真实世界和仿真实验中的应用，以及未来改进的潜力.

稠密环境下编队飞行的分布式群轨迹优化（三）

这部分主要是论文的实验部分。也是我个人觉得最精彩的部分，整个实验设计的逻辑有较好的参考意义。
原文章题目：Distributed Swarm Trajectory Optimization for Formation Flight in
Dense Environments
作者：Lun Quan, Longji Yin, Chao Xu, and Fei Gao
出处：2022 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
原文下载链接：点击下载
背景介绍部分在这里：稠密环境下编队飞行的分布式群轨迹优化（一）
算法主要内容在这：稠密环境下编队飞行的分布式群轨迹优化（二）

五、指标

为了展示我们方法的效率和鲁棒性，我们进行了与最先进的编队控制方法的基准比较。我们将我们的工作与Zhou的方法[23]和Turpin的方法[29]进行了比较。我们实现了Turpin工作中的编队控制方法，并通过添加我们自己的障碍物避免策略来使其适应密集环境。然而，与我们的工作不同的是，在[23]和[29]中，不允许在飞行过程中改变编队的比例和旋转。因此，为了公平评估性能，提出了一个新的总体位置误差指标，用于编队飞行。
受文献[30]的启发，为了评估当前编队 ${\cal F}^c}$ 和期望编队 ${\cal F}^d}$ 之间的总体位置误差 $e_{dist}$ ，我们解决了以下非线性优化问题，以找到将 ${\cal F}^c}$ 与 ${\cal F}^d}$ 对齐的最佳相似变换（ $\it {Sim}(3)$