Safer Gap: A Gap-based Local Planner for Safe Navigation with Nonholonomic Mobile Robots

要約

このホワイト ペーパーでは、ローカル プランナー階層のすべての層で非ホロノミック ロボットの安全性を保証することで、ポテンシャル ギャップのギャップベースのナビゲーション手法を拡張します。これは Safer Gap と呼ばれます。
最初の層は、ギャップを通過するベジェ ベースの衝突のないパスを生成します。
キーホールと呼ばれるギャップを介してロボットからナビゲート可能な自由空間のサブセットは、ロボットを中心とする最大の衝突のないディスクと、ギャップを介して向けられる台形領域の結合であると定義されます。
これは、浅いニューラル ネットワーク ゼロイング バリア関数 (ZBF) によってエンコードされます。
非線形モデル予測制御 (NMPC) は、キーホール ZBF 制約とベジエ パスの出力追跡を使用して、運動学的に実行可能な安全な軌道を合成します。
ポイントごとの最適化ベースの安全な制御合成モジュール内での Keyhole ZBF の低レベルの使用は、最終的な安全層として機能します。
Safer Gap のシミュレーションと実験的検証により、衝突のないナビゲーション特性が確認されました。

要約(オリジナル)

This paper extends the gap-based navigation technique in Potential Gap by guaranteeing safety for nonholonomic robots for all tiers of the local planner hierarchy, so called Safer Gap. The first tier generates a Bezier-based collision-free path through gaps. A subset of navigable free-space from the robot through a gap, called the keyhole, is defined to be the union of the largest collision-free disc centered on the robot and a trapezoidal region directed through the gap. It is encoded by a shallow neural network zeroing barrier function (ZBF). Nonlinear model predictive control (NMPC), with Keyhole ZBF constraints and output tracking of the Bezier path, synthesizes a safe kinematically-feasible trajectory. Low-level use of the Keyhole ZBF within a point-wise optimization-based safe control synthesis module serves as a final safety layer. Simulation and experimental validation of Safer Gap confirm its collision-free navigation properties.

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