Path Planning with Potential Field-Based Obstacle Avoidance in a 3D Environment by an Unmanned Aerial Vehicle

要約

この論文では、空中ロボットを使用した未知の環境における経路計画の問題に取り組みます。
主な目的は、障害物を回避して計画された軌道を安全にたどることです。
提案されたアプローチは、LiDAR などの 3D センサーを備えた航空機に適しています。
障害物回避をリアルタイムでオンボードコンピューター上で実行します。
障害物を回避するために計画された軌道を修正する、従来の人工ポテンシャル フィールド (APF) に基づく新しいアルゴリズムを紹介します。
この目的を達成するために、修正されたアルゴリズムでは回転ベースのコンポーネントを使用して極小値を回避します。
MPC トラッカーで実現されるスムーズな軌道追従により、UAV 軌道の迅速な変更と再計画が可能になります。
シミュレーションでの比較実験では、元の APF 手法と比較して、私たちのアプローチが軌道計画における極小問題を解決し、静的な障害物との潜在的な衝突を回避するためのより効率的な経路を生成することが示されました。

要約(オリジナル)

In this paper we address the problem of path planning in an unknown environment with an aerial robot. The main goal is to safely follow the planned trajectory by avoiding obstacles. The proposed approach is suitable for aerial vehicles equipped with 3D sensors, such as LiDARs. It performs obstacle avoidance in real time and on an on-board computer. We present a novel algorithm based on the conventional Artifcial Potential Field (APF) that corrects the planned trajectory to avoid obstacles. To this end, our modifed algorithm uses a rotation-based component to avoid local minima. The smooth trajectory following, achieved with the MPC tracker, allows us to quickly change and re-plan the UAV trajectory. Comparative experiments in simulation have shown that our approach solves local minima problems in trajectory planning and generates more effcient paths to avoid potential collisions with static obstacles compared to the original APF method.

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