障害物/衝突回避を伴う協調UAV編隊飛行

無人航空機（UAV）が自由で障害物が多い環境で編隊を組んで飛行する際のナビゲーション問題について調査します。飛行中に静的障害物が出現した場合、UAVはそれらを避ける必要があり、また互いに衝突しないようにしなければなりません。これらの目標を達成するために、新しい二重モード制御戦略が提案されます。「安全モード」は障害物のない環境での操作として定義され、「危険モード」は衝突の可能性がある場合や進行方向に障害物がある場合にアクティブになります。安全モードでは、編隊に参加しているすべてのUAVの動力学がコントローラの定式化に考慮されるため、全体最適化が達成されます。危険モードでは、障害物/衝突回避のために修正されたグロスバーグ神経ネットワーク（GNN）を使用した新しいアルゴリズムが提案されます。この2次元の分散型アルゴリズムは、飛行空間の幾何学を利用して最適/準最適な軌道を生成します。3次元環境での障害物回避のための提案された計画の拡張が示されています。実際の車両の制約を扱うために、モデル予測制御ベースの追従コントローラが使用され、生成された参照を追従します。数値結果がこのアプローチを促進し、その潜在能力を示すために提供されます。