Abstract A multi-rotor unmanned aerial vehicle (UAV) is a rotorcraft with more than two rotors to enhance payload capability and endurance. A key feature required for the use of these vehicles under complex conditions is a technique to solve the problem of trajectory planning analytically. Hence, this paper proposes an indirect solution of the optimal control problem for path planning of the hexarotor system with different cost functions under different wind loads. First, the generalized Euler-Lagrange formulation is used to derive the dynamic equations of a hexarotor system. Hamiltonian function for a proper objective function is formed, then using the PMP optimality necessary conditions are obtained. Finally, in order to verify the effectiveness of the proposed approach, several simulation studies on a hexacopter are performed for finding the optimal paths at point-to-point motion with different objective functions like minimum effort, collision-free and windy environment. Also, a novel approach for obstacle avoidance of unmanned aerial vehicle is proposed by using a modified artificial potential field which overcomes the local minima issue and finds a practical trajectory for robot path planning. The results clearly show the effectiveness of the proposed approach on the multirotor systems.

中文翻译：

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基于修正势场的多旋翼无人机风况无碰撞轨迹规划

摘要 多旋翼无人机（UAV）是一种具有两个以上旋翼以提高有效载荷能力和续航力的旋翼飞行器。在复杂条件下使用这些车辆所需的一个关键特征是一种以分析方式解决轨迹规划问题的技术。因此，本文提出了一种在不同风载荷下具有不同成本函数的六旋翼系统路径规划最优控制问题的间接解决方案。首先，使用广义欧拉-拉格朗日公式推导出六转子系统的动力学方程。形成一个合适的目标函数的哈密顿函数，然后利用PMP最优性得到必要条件。最后，为了验证所提出方法的有效性，对六轴飞行器进行了多项模拟研究，以寻找具有不同目标函数（例如最小努力、无碰撞和有风环境）的点对点运动的最佳路径。此外，通过使用改进的人工势场，提出了一种无人机避障的新方法，该方法克服了局部最小值问题，并为机器人路径规划找到了实用的轨迹。结果清楚地表明了所提出的方法在多旋翼系统上的有效性。通过使用改进的人工势场，提出了一种无人机避障的新方法，该方法克服了局部最小值问题，并为机器人路径规划找到了实用的轨迹。结果清楚地表明了所提出的方法在多旋翼系统上的有效性。通过使用改进的人工势场，提出了一种无人机避障的新方法，该方法克服了局部最小值问题，并为机器人路径规划找到了实用的轨迹。结果清楚地表明了所提出的方法在多旋翼系统上的有效性。