Chance-Constrained Motion Planning with Event-Triggered Estimation

要約

リモート センサー ネットワークからの限られた情報を使用した自律航法の問題を検討します。
リモート センサーは電力と帯域幅が制限されているため、イベント トリガー (ET) 推定を使用して通信コストを管理します。
ゴール領域に到達する確率と点ごとの衝突確率に関する制約を満たしながら、通信コストを最小限に抑える ET 通信戦略と組み合わせたモーション プランを計算する、高速で効率的なサンプリング ベースのプランナーを紹介します。
期待される状態分布のオフライン伝播と、この分布の対応する境界のための新しい方法を導き出します。
これらの境界は、アルゴリズムでチャンス制約を評価するために使用されます。
ケーススタディは、最適な計画の高速な計算を示して、私たちのアプローチの妥当性を確立します。

要約(オリジナル)

We consider the problem of autonomous navigation using limited information from a remote sensor network. Because the remote sensors are power and bandwidth limited, we use event-triggered (ET) estimation to manage communication costs. We introduce a fast and efficient sampling-based planner which computes motion plans coupled with ET communication strategies that minimize communication costs, while satisfying constraints on the probability of reaching the goal region and the point-wise probability of collision. We derive a novel method for offline propagation of the expected state distribution, and corresponding bounds on this distribution. These bounds are used to evaluate the chance constraints in the algorithm. Case studies establish the validity of our approach, demonstrating fast computation of optimal plans.

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