Autonomous flight of unmanned full‐size rotor‐craft has the potential to enable many new applications. However, the dynamics of these aircraft, prevailing wind conditions, the need to operate over a variety of speeds and stringent safety requirements make it difficult to generate safe plans for these systems. Prior work has shown results for only parts of the problem. Here we present the first comprehensive approach to planning safe trajectories for autonomous helicopters from takeoff to landing. Our approach is based on two key insights. First, we compose an approximate solution by cascading various modules that can efficiently solve different relaxations of the planning problem. Our framework invokes a long‐term route optimizer, which feeds a receding‐horizon planner which in turn feeds a high‐fidelity safety executive. Secondly, to deal with the diverse planning scenarios that may arise, we hedge our bets with an ensemble of planners. We use a data‐driven approach that maps a planning context to a diverse list of planning algorithms that maximize the likelihood of success. Our approach was extensively evaluated in simulation and in real‐world flight tests on three different helicopter systems for duration of more than 109 autonomous hours and 590 pilot‐in‐the‐loop hours. We provide an in‐depth analysis and discuss the various tradeoffs of decoupling the problem, using approximations and leveraging statistical techniques. We summarize the insights with the hope that it generalizes to other platforms and applications.

中文翻译：

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全套直升飞机在计划人员的统筹下从起飞到着陆的高性能和安全飞行

无人驾驶大型旋翼飞机的自主飞行有可能实现许多新应用。但是，这些飞机的动力，盛行的风况，需要在各种速度下运行以及严格的安全要求，使得难以为这些系统生成安全计划。先前的工作仅显示了部分问题的结果。在这里，我们介绍了第一种综合方法，用于规划自动直升机从起飞到着陆的安全轨迹。我们的方法基于两个关键见解。首先，我们通过级联各种模块来组成一个近似解决方案，这些模块可以有效解决规划问题的不同松弛。我们的框架调用了一个长期路线优化器，该优化器为后向水平的计划者提供了养料，而后者又为高保真安全主管提供了养料。其次，为了应对可能出现的各种计划场景，我们通过一群计划者来对冲我们的赌注。我们使用一种数据驱动的方法，该方法将计划上下文映射到各种计划算法，以最大程度地提高成功的可能性。我们的方法在三种不同的直升机系统的模拟和实际飞行测试中得到了广泛评估，持续时间超过109个自治小时和590个飞行员在环时。我们提供了深入的分析，并讨论了使用近似方法和利用统计技术来解耦问题的各种折衷方案。我们总结了这些见解，并希望将其推广到其他平台和应用程序。我们使用一种数据驱动的方法，该方法将计划上下文映射到各种计划算法，以最大程度地提高成功的可能性。我们的方法在三种不同的直升机系统的模拟和实际飞行测试中得到了广泛评估，持续时间超过109个自治小时和590个飞行员在环时。我们提供了深入的分析，并讨论了使用近似方法和利用统计技术来解耦问题的各种折衷方案。我们总结了这些见解，并希望将其推广到其他平台和应用程序。我们使用一种数据驱动的方法，该方法将计划上下文映射到各种计划算法，以最大程度地提高成功的可能性。我们的方法在三种不同的直升机系统的模拟和实际飞行测试中得到了广泛评估，持续时间超过109个自治小时和590个飞行员在环时。我们提供了深入的分析，并讨论了使用近似方法和利用统计技术来解耦问题的各种折衷方案。我们总结了这些见解，并希望将其推广到其他平台和应用程序。我们的方法在三种不同的直升机系统的模拟和实际飞行测试中得到了广泛评估，持续时间超过109个自治小时和590个飞行员在环时。我们提供了深入的分析，并讨论了使用近似方法和利用统计技术来解耦问题的各种折衷方案。我们总结了这些见解，并希望将其推广到其他平台和应用程序。我们的方法在三种不同的直升机系统的模拟和实际飞行测试中得到了广泛评估，持续时间超过109个自治小时和590个飞行员在环时。我们提供了深入的分析，并讨论了使用近似方法和利用统计技术来解耦问题的各种折衷方案。我们总结了这些见解，并希望将其推广到其他平台和应用程序。