Probabilistic RRT Connect with intermediate goal selection for online planning of autonomous vehicles

要約

Rapidly Exploring Random Trees (RRT) は、ロボット工学の分野で動作計画に最も広く使用されているアルゴリズムの 1 つです。
探索時間を短縮するために、2 つのツリーが同時に形成され、最終的に接続される RRT-Connect が導入されました。
確率的 RRT は、位置確率マップの概念を使用して、より高速な収束のために目標バイアスを導入しました。
この論文では、pRRT と RRT-Connect 技術を組み合わせて、障害物の周囲の実現可能な軌道を迅速に取得するための修正された方法を提案します。
開始点から目的地まで単一のツリーを形成するのではなく、障害物の周囲に中間ゴール点が選択されます。
複数のツリーが形成され、開始点、目的地、および中間ゴール点が接続されます。
これらの部分的な木は最終的に接続されて、障害物の周囲に全体的に安全な経路を形成します。
取得されたパスは、MPC + Stanley コントローラーを使用して追跡され、各タイム ステップで制御コマンドを含む軌道が得られます。
提案された方法によって生成された軌道は、より最適であり、人間の直感に従っています。
このアルゴリズムは、相対的なパフォーマンスを研究するために標準的な RRT および pRRT と比較されます。

要約(オリジナル)

Rapidly Exploring Random Trees (RRT) is one of the most widely used algorithms for motion planning in the field of robotics. To reduce the exploration time, RRT-Connect was introduced where two trees are simultaneously formed and eventually connected. Probabilistic RRT used the concept of position probability map to introduce goal biasing for faster convergence. In this paper, we propose a modified method to combine the pRRT and RRT-Connect techniques and obtain a feasible trajectory around the obstacles quickly. Instead of forming a single tree from the start point to the destination point, intermediate goal points are selected around the obstacles. Multiple trees are formed to connect the start, destination, and intermediate goal points. These partial trees are eventually connected to form an overall safe path around the obstacles. The obtained path is tracked using an MPC + Stanley controller which results in a trajectory with control commands at each time step. The trajectories generated by the proposed methods are more optimal and in accordance with human intuition. The algorithm is compared with the standard RRT and pRRT for studying its relative performance.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google