要約
この論文は、非常に乱雑な環境における二輪ロボットのための新しいナビゲーション方法である、Passable Obstacles Aware (POA) プランナーに焦点を当てています。
ナビゲーション アルゴリズムは、オブジェクトを検出して分類し、通行可能な障害物と通行不可能な 2 種類の障害物を区別します。
私たちのアルゴリズムにより、二輪ロボットは通行可能な障害物を通過する経路を見つけることができます。
このようなソリューションは、標準的なパス プランナーがアクセスできない領域でロボットが作業し、ロボットの近くに多数の物体があるシナリオで最適な軌道を見つけるのに役立ちます。
POA プランナーは他の計画アルゴリズムに組み込むことができ、障害物を通過する経路を構築できるようになります。
私たちの方法は、GVD、A*、RRT* などの標準的な経路計画ツールと比較して、最終目的地までの経路長と総移動時間をそれぞれ最大 43% と最大 39% 短縮します。
要約(オリジナル)
This paper focuses on Passable Obstacles Aware (POA) planner – a novel navigation method for two-wheeled robots in a highly cluttered environment. The navigation algorithm detects and classifies objects to distinguish two types of obstacles – passable and unpassable. Our algorithm allows two-wheeled robots to find a path through passable obstacles. Such a solution helps the robot working in areas inaccessible to standard path planners and find optimal trajectories in scenarios with a high number of objects in the robot’s vicinity. The POA planner can be embedded into other planning algorithms and enables them to build a path through obstacles. Our method decreases path length and the total travel time to the final destination up to 43% and 39%, respectively, comparing to standard path planners such as GVD, A*, and RRT*
arxiv情報
| 著者 | Alexander Petrovsky,Yomna Youssef,Kirill Myasoedov,Artem Timoshenko,Vladimir Guneavoi,Ivan Kalinov,Dzmitry Tsetserukou |
| 発行日 | 2023-07-16 19:44:27+00:00 |
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