Informed Guided Rapidly-Exploring Random Trees*-Connect for Path Planning of Walking Robots

要約

本論文では、歩行ロボットの全身経路計画の問題を扱う。歩行ロボットの状態は、多次元空間で定義される。経路計画では、足とロボットの体の経路を定義する必要がある。さらに、プランナーは、静的安定性、自己衝突、地形との衝突、足の作業空間など複数の制約をチェックする必要がある。そのため，経路の実現可能性を確認することは時間がかかり，計画手法の性能に影響を与える．本論文では、歩行ロボットの経路計画タスクにおいて、サンプリングベースのプランナーの実現可能性を検証する。また、既存のプランナーの長所と短所を明らかにする。最後に、脚式ロボットの経路計画の性能を向上させる新しい計画法を提案する。

要約(オリジナル)

In this paper, we deal with the problem of full-body path planning for walking robots. The state of walking robots is defined in multi-dimensional space. Path planning requires defining the path of the feet and the robot’s body. Moreover, the planner should check multiple constraints like static stability, self-collisions, collisions with the terrain, and the legs’ workspace. As a result, checking the feasibility of the potential path is time-consuming and influences the performance of a planning method. In this paper, we verify the feasibility of sampling-based planners in the path planning task of walking robots. We identify the strengths and weaknesses of the existing planners. Finally, we propose a new planning method that improves the performance of path planning of legged robots.

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