A Multi-Heuristic Search-based Motion Planning for Automated Parking

要約

駐車場や建設現場などの構造化されていない環境では、広い探索スペースと車両の運動力学的制約により、リアルタイムの計画を達成することが困難です。
いくつかの最先端のプランナーは、ヒューリスティック検索ベースのアルゴリズムを利用しています。
ただし、検索のガイドに使用される単一のヒューリスティック関数の品質に大きく依存します。
したがって、合理的な計算パフォーマンスを達成することができず、車両の応答に不必要な遅延が生じます。
この作業では、マルチヒューリスティック検索アプローチを採用しています。これにより、複数のヒューリスティック関数とその個々の利点を使用して、特定の検索スペースのさまざまな複雑さを捉えることができます。
私たちの知識によれば、このアプローチはこれまでこの問題に対して使用されていませんでした。
この目的のために、複数の許容可能なヒューリスティック関数と許容できないヒューリスティック関数が定義され、元のマルチヒューリスティック A* 検索が双方向使用およびハイブリッド連続離散検索空間の処理用に拡張され、モーション プリミティブのスケールを適応させるメカニズムが導入されています。
この利点を実証するために、マルチヒューリスティック A* アルゴリズムは、非常に人気のあるヒューリスティック検索ベースのアルゴリズムであるハイブリッド A* に対してベンチマークが行われます。
マルチヒューリスティック A* アルゴリズムは、計算効率と動作計画 (パス) の品質の両方の点でベースラインを上回りました。

要約(オリジナル)

In unstructured environments like parking lots or construction sites, due to the large search-space and kinodynamic constraints of the vehicle, it is challenging to achieve real-time planning. Several state-of-the-art planners utilize heuristic search-based algorithms. However, they heavily rely on the quality of the single heuristic function, used to guide the search. Therefore, they are not capable to achieve reasonable computational performance, resulting in unnecessary delays in the response of the vehicle. In this work, we are adopting a Multi-Heuristic Search approach, that enables the use of multiple heuristic functions and their individual advantages to capture different complexities of a given search space. Based on our knowledge, this approach was not used previously for this problem. For this purpose, multiple admissible and non-admissible heuristic functions are defined, the original Multi-Heuristic A* Search was extended for bidirectional use and dealing with hybrid continuous-discrete search space, and a mechanism for adapting scale of motion primitives is introduced. To demonstrate the advantage, the Multi-Heuristic A* algorithm is benchmarked against a very popular heuristic search-based algorithm, Hybrid A*. The Multi-Heuristic A* algorithm outperformed baseline in both terms, computation efficiency and motion plan (path) quality.

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