DS-MPEPC: Safe and Deadlock-Avoiding Robot Navigation in Cluttered Dynamic Scenes

要約

モデル予測平衡点制御のバリアントを使用して、複雑な動的環境における安全なロボット ナビゲーションのアルゴリズムを提示します。
最適化定式化を使用して、各タイムステップで軌道コスト関数を最適化することにより、動的環境でロボットを優雅にナビゲートします。
保守的でデッドロックな動作を大幅に削減し、滑らかな軌道を生成する新しい軌道コスト定式化を提示します。
特に、特定の構成に関連するリスクと速度方向に基づいて衝突を回避する時間を効果的に捉える新しい衝突確率関数を提案します。
さらに、デッドロックにつながる可能性のある軌道を回避するのに役立つ、予想されるゴールまでの時間と衝突までの時間の値に基づいて、最終状態のコストを提案します。
動的な障害物がある狭い通路を含む複数のシミュレートされた実際のシナリオでコストの定式化を評価し、以前の方法と比較して大幅に改善されたナビゲーション動作と減少したデッドロックを観察します。

要約(オリジナル)

We present an algorithm for safe robot navigation in complex dynamic environments using a variant of model predictive equilibrium point control. We use an optimization formulation to navigate robots gracefully in dynamic environments by optimizing over a trajectory cost function at each timestep. We present a novel trajectory cost formulation that significantly reduces the conservative and deadlock behaviors and generates smooth trajectories. In particular, we propose a new collision probability function that effectively captures the risk associated with a given configuration and the time to avoid collisions based on the velocity direction. Moreover, we propose a terminal state cost based on the expected time-to-goal and time-to-collision values that helps in avoiding trajectories that could result in deadlock. We evaluate our cost formulation in multiple simulated and real-world scenarios, including narrow corridors with dynamic obstacles, and observe significantly improved navigation behavior and reduced deadlocks as compared to prior methods.

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