Topo-Geometrically Distinct Path Computation using Neighborhood-augmented Graph, and its Application to Path Planning for a Tethered Robot in 3D

要約

多くのロボティクス アプリケーションは、特定の構成空間内で複数の局所的に最適なパスを計算できることから恩恵を受けます。
例としては、ケーブル長の制約があるテザーロボットの経路計画、ケーブルを含むシステム、マルチロボットのトポロジー探査とカバレッジ、ロボット間の調整を必要としない移動ロボットのナビゲーションのための混雑の軽減などが挙げられます。
既存のパラダイムは、基礎となる構成空間で利用可能な個別のトポロジ クラスから最適なパスを提供できるトポロジ パス プランニング手法を使用することです。
しかし、これらの方法は通常、自明ではなく、普遍的ではない幾何学的構造を必要とし、複雑なトポロジーを持つ 3 次元以上の構成空間では法外に複雑または高価になります。
さらに、トポロジー手法では、同じトポロジー クラスに属しているものの、3D の種数ゼロの障害物や、高コストまたは高曲率の領域によって区別される局所的に最適なパスを区別することができません。
この論文では、地形幾何学的に異なる経路を計算できる新しい近傍拡張グラフ、検索ベースの計画の概念を使用して、複数の局所的に最適な経路計画への普遍的かつ一般化されたアプローチを提案します。
このアプローチでは、複雑な前処理や幾何学的な構築を必要とせずに、より多様な構成空間で所望の数の局所的に最適なパスを見つけることができます。
既存のトポロジ手法とは異なり、結果として得られる最適なパスは異なるトポロジ クラスに制限されないため、このアルゴリズムは、局所的に最適で幾何学的に異なるパスが対象となる他の多くの問題に適用できます。
ケーブル長制約のある 3D でテザーロボットの最短移動可能経路を計画するためのアルゴリズムの使用を実証し、シミュレーションと実際のロボット実験で結果を検証します。

要約(オリジナル)

Many robotics applications benefit from being able to compute multiple locally optimal paths in a given configuration space. Examples include path planning for of tethered robots with cable-length constraints, systems involving cables, multi-robot topological exploration & coverage, and, congestion reduction for mobile robots navigation without inter-robot coordination. Existing paradigm is to use topological path planning methods that can provide optimal paths from distinct topological classes available in the underlying configuration space. However, these methods usually require non-trivial and non-universal geometrical constructions, which are prohibitively complex or expensive in 3 or higher dimensional configuration spaces with complex topology. Furthermore, topological methods are unable to distinguish between locally optimal paths that belong to the same topological class but are distinct because of genus-zero obstacles in 3D or due to high-cost or high-curvature regions. In this paper we propose an universal and generalized approach to multiple, locally-optimal path planning using the concept of a novel neighborhood-augmented graph, search-based planning in which can compute paths that are topo-geometrically distinct. This approach can find desired number of locally optimal paths in a wider variety of configuration spaces without requiring any complex pre-processing or geometric constructions. Unlike the existing topological methods, resulting optimal paths are not restricted to distinct topological classes, thus making the algorithm applicable to many other problems where locally optimal and geometrically distinct paths are of interest. We demonstrate the use of our algorithm to planning for shortest traversible paths for a tethered robot in 3D with cable-length constraint, and validate the results in simulations and real robot experimentation.

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