Hybrid Map-Based Path Planning for Robot Navigation in Unstructured Environments

要約

地上ロボットが構造化されていない屋外環境で安全かつ効率的な自律ナビゲーションを実現するには、高速で正確な経路計画が重要です。
ただし、2D または 2.5D マップを利用するほとんどの既存の方法は、このような困難なシナリオでナビゲートする地上ロボットの効率と安全性のバランスを取るのに苦労しています。
この論文では、2D グリッドと 2.5D デジタル標高マップを融合することにより、新しいハイブリッド マップ表現を提案します。
それに基づいて、横断可能性推定中にロボットの姿勢を考慮する新しい経路計画法が提案されています。
そうすることで、私たちの方法は、ロボットが非構造化環境をスムーズにナビゲートできるようにする計画制約として安全性を明示的に取り入れています。提案されたアプローチは、シミュレートされたデータセットと実際のロボットプラットフォームの両方で評価されています。
実験結果は、提案された方法の効率と有効性を示しています。
最先端のベースライン方法と比較して、提案されたアプローチは、さまざまな構造化されていない屋外環境で、ロボットのより安全で簡単な経路を一貫して生成します。
メソッドの実装は、https://github.com/nubot-nudt/T-Hybrid-planner で公開されています。

要約(オリジナル)

Fast and accurate path planning is important for ground robots to achieve safe and efficient autonomous navigation in unstructured outdoor environments. However, most existing methods exploiting either 2D or 2.5D maps struggle to balance the efficiency and safety for ground robots navigating in such challenging scenarios. In this paper, we propose a novel hybrid map representation by fusing a 2D grid and a 2.5D digital elevation map. Based on it, a novel path planning method is proposed, which considers the robot poses during traversability estimation. By doing so, our method explicitly takes safety as a planning constraint enabling robots to navigate unstructured environments smoothly.The proposed approach has been evaluated on both simulated datasets and a real robot platform. The experimental results demonstrate the efficiency and effectiveness of the proposed method. Compared to state-of-the-art baseline methods, the proposed approach consistently generates safer and easier paths for the robot in different unstructured outdoor environments. The implementation of our method is publicly available at https://github.com/nubot-nudt/T-Hybrid-planner.

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