Řízení dronu metodou Model Predictive Path Integral za pomoci databáze manévrů

Abstract

Tato práce použı́vá metodu Model Predictive Path Integral pro řı́zenı́ dronu. Zmı́něná metoda umožňuje použitı́ nelineárnı́ho modelu dynamiky dronu a obecnějšı́ účelové funkce za cenu vysoké výpočetnı́ náročnosti. Aby mohl řı́dı́cı́ algoritmus běžet v reálném čase, optimalizace je prováděna paralelně na grafické kartě. Důležitou součástı́ optimalizace je správná inicializace optimalizačnı́ch proměnných — sekvence řı́dicı́ch vstupů. Pro inicializaci proměnných a naváděnı́ regulátoru v reálném čase je navržena databáze obsahujı́ krátké časově optimálnı́ trajektorie. Navržené metody jsou otestovány ve dvou různých simulátorech dynamiky dronu. Provedené experimenty demonstrujı́ schopnost regulátoru řı́dit dron při letu podél sekvence bodů ve 3D, a to i v prostředı́ obsahujı́cı́ překážky.

In this thesis, the Model Predictive Path Integral control methodology is used to control a drone. The Model Predictive Path Integral method allows the use of a nonlinear model of the drone dynamics and a more general cost function at the cost of a high computational demand. To run the controller in real-time, the sampling-based optimization is performed in parallel on a graphics processing unit. An important part of the optimization is a correct initialization of the optimization variables — the control input sequence. A database containing short time-optimal trajectories is proposed to initialize the variables and guide the controller in real-time. The proposed methods are tested in two different drone dynamics simulators. These experiments demonstrate the ability of the controller to fly the drone along a specified sequence of 3D waypoints, even in an environment with obstacles.