Avoidance of Concave Obstacles through Rotation of Nonlinear Dynamics

要約

掃除のための円運動や曲線に従うなど、ロボット システムの複雑なタスクの制御は、非線形ベクトル場を使用して処理できます。
この論文では、ワークスペースが障害物によって部分的に遮られている場合に初期ダイナミクスを適応させるための回転障害物回避法 (ROAM) と呼ばれる新しいアプローチを紹介します。
ROAM は、初期ダイナミクスを接線空間に向かって回転させることで、任意の次元の空間で星形の障害物を効果的に回避する、閉じた形式のソリューションを提供します。
このアルゴリズムにより、障害物ハル内でのナビゲーションが可能になり、各障害物の境界に単一の鞍点のみが存在することを保証しながら、表面から積極的に遠ざかるようにカスタマイズできます。
一般的な非線形力学に対するアプローチを拡張するために、一連のマッピングを導入します。
さらに、ROAM は、複数の障害物がある環境に対応できるように機能を拡張し、安全なチューブ内でダイナミクスを制限する機能を提供します。
重み付けされたベクトルツリーの合計を利用することにより、星のツリーとして表される一般的な凹面の障害物をうまく回避できます。
実験的評価を通じて、ROAM は極小値の発生を最小限に抑え、初期ダイナミクスとの類似性を維持するという点で優れたパフォーマンスを実証し、複数障害物シミュレーションにおける既存のアプローチを上回ります。
提案された方法はシンプルであるため反応性が高く、動的な環境にも効果的に適用できます。
これは、動的障害物の周囲での 7 自由度のロボット アームの衝突のないナビゲーション中に実証されました。

要約(オリジナル)

Controlling complex tasks in robotic systems, such as circular motion for cleaning or following curvy lines, can be dealt with using nonlinear vector fields. In this paper, we introduce a novel approach called rotational obstacle avoidance method (ROAM) for adapting the initial dynamics when the workspace is partially occluded by obstacles. ROAM presents a closed-form solution that effectively avoids star-shaped obstacles in spaces of arbitrary dimensions by rotating the initial dynamics towards the tangent space. The algorithm enables navigation within obstacle hulls and can be customized to actively move away from surfaces, while guaranteeing the presence of only a single saddle point on the boundary of each obstacle. We introduce a sequence of mappings to extend the approach for general nonlinear dynamics. Moreover, ROAM extends its capabilities to handle multi-obstacle environments and provides the ability to constrain dynamics within a safe tube. By utilizing weighted vector-tree summation, we successfully navigate around general concave obstacles represented as a tree-of-stars. Through experimental evaluation, ROAM demonstrates superior performance in terms of minimizing occurrences of local minima and maintaining similarity to the initial dynamics, outperforming existing approaches in multi-obstacle simulations. The proposed method is highly reactive, owing to its simplicity, and can be applied effectively in dynamic environments. This was demonstrated during the collision-free navigation of a 7 degree-of-freedom robot arm around dynamic obstacles

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