リー代数オンラインMPCによる自律表面車両のロバスト軌道追従
Robust Trajectory Tracking of Autonomous Surface Vehicle via Lie Algebraic Online MPC
リー群上の凸誤差状態MPCとオンライン学習を組み合わせ、風や波などの未知外乱下でも自律表面車両が高精度に軌道追従できる制御手法を提案した。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。
著者: Yinan Dong, Ziyu Xu, Tsimafei Lazouski, Sangli Teng, Maani Ghaffari
分類: cs.RO
原文アブストラクト
Autonomous surface vehicles (ASVs) are influenced by environmental disturbances such as wind and waves, making accurate trajectory tracking a persistent challenge in dynamic marine conditions. In this paper, we propose an efficient controller for trajectory tracking of marine vehicles under unknown disturbances by combining a convex error-state MPC on the Lie group augmented by an online learning module to compensate for these disturbances in real time. This design enables adaptive and robust tracking control while maintaining computational efficiency. Extensive evaluations in the Virtual RobotX (VRX) simulator, and real-world field experiments demonstrate that our method achieves superior tracking accuracy under various disturbance scenarios compared with existing approaches.
