有限感知下超狭窄通道中基于约束MPC的变形四旋翼运动规划

Constrained MPC-Based Motion Planning for Morphing Quadrotors in Ultra-Narrow Passages under Limited Perception

本文介绍了一种运动规划框架，用于在极端受限环境下规划变形四旋翼的形态与轨迹。我们针对非线性模型预测控制（MPC）提出了一种新颖的避障代价函数，能够在二维激光雷达（2D LiDAR）有限感知条件下实现通过极窄间隙的导航。传统基于人工势场的代价函数通常在狭窄通道中具有高代价，人为阻碍了可通行路径。相比之下，我们提出一种平滑的指数型障碍物代价函数，在保留强避障行为的同时，保持狭窄间隙内的低通行代价。该公式避免使用硬激活阈值，并引入代价缩减因子以降低狭窄通道内的代价。在MPC中直接使用2D LiDAR测量值，可实现对任意形状障碍物的导航。该方法嵌入于基于acados的非线性MPC框架中。仿真与实验结果表明，该方法能够成功穿越典型排斥性代价函数无法通过的窄走廊。该方案为在紧窄空间内安全导航提供了计算高效且实用的解决方案。尽管我们是在变形四旋翼上实现该框架，但该代价函数公式适用于任何移动机器人应用，并不局限于变形四旋翼。实现代码可在\href{https://github.com/harshjmodi1996/morphocopter_mpc}{GitHub仓库}获取，短视频可见于\href{https://zh.engr.tamu.edu/wp-content/uploads/sites/310/2026/03/MPC_MorphoCopter_video.mp4}{视频链接}。