探索未来飞行：CMPCC——激进无人机飞行的走廊模型预测轮廓控制

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1、项目介绍

CMPCC，全称为走廊模型预测轮廓控制（Corridor-based Model Predictive Contouring Control），是一个高效、前瞻性的局部自适应低级规划器，它是位于trr系统中的中间层。该项目由浙江大学快实验室的研究人员Jialin Ji, Xin Zhou和Fei Gao等人开发，并在国际机器人实验研讨会（ISER 2020）上被接受发表。

项目的核心是提供一种在线飞行速度优化、严格保障安全性和实时性能的解决方案，用于实现无人机的激烈飞行任务。通过观看项目提供的youtube或bilibili视频，你可以直观地感受到CMPCC带来的精准与灵动。

2、项目技术分析

CMPCC的关键在于其独特的走廊模型预测控制策略。它结合了最优二次规划（QP）求解器OSQP来解决实时决策问题。该算法不仅能够在线优化飞行速度，而且保证了严格的飞行安全性和可行性。在实际应用中，即使面临强烈的风干扰（如使用"WASD"键模拟的），也能保持无人机在预设的走廊内稳定飞行。

3、项目及技术应用场景

CMPCC适用于多种复杂环境下的无人机导航任务，例如：

• 紧急搜索与救援行动，要求无人机快速穿越障碍并准确到达目标区域。
• 城市空中交通管理，使无人机能够在高楼之间进行高效、安全的穿梭。
• 高精度农业监测，确保无人机在农田上空按照特定路径精确飞行，收集数据。
• 影视拍摄，让无人机在保持高速运动的同时，跟随预定轨迹捕捉动态画面。

4、项目特点

• 在线飞行速度优化：可根据实际情况动态调整飞行速度，以应对各种挑战。
• 严格的安全性与可行性：设计有严格的边界保护措施，确保无人机不会偏离既定路线。
• 实时性能：算法设计考虑了实时性，能在短时间内完成复杂的计算任务。
• 轻量级模拟器：附带一个简单的四轴飞行器模拟器，便于测试和调试算法。

总的来说，CMPCC为无人机自主导航带来了新的可能，无论你是研究者还是开发者，这个开源项目都值得你一试。只需几步简单安装，你就可以在Ubuntu 18.04 和ROS Melodic环境下运行自己的仿真实验，探索更多可能性。

要了解更多关于CMPCC的信息，可以通过作者提供的联系方式寻求帮助，或者直接参与到这个开源项目中，为未来的无人机飞行技术贡献你的智慧。

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