Wasserstein Distributionally Robust Chance Constrained Trajectory Optimization for Mobile Robots within Uncertain Safe Corridor

要約

安全通路ベースの軌道最適化 (TO) は、自律ロボットの衝突のない経路計画のための魅力的なアプローチを提供し、その凸定式化を通じて全体的な最適性を提供します。
安全な通路は知覚された地図に基づいて構築されますが、非理想的な知覚は不確実性を引き起こし、軌道生成ではほとんど考慮されません。
この論文では、セーフ コリドーの不確実性を考慮するために、分布的にロバストなセーフ コリドー制約 (DRSCC) を提案します。
次に、バーンスタイン基底多項式を使用して DRSCC を軌道最適化フレームワークに統合します。
理論的には、DRSCC を組み込んだ軌道最適化問題が、計算効率の高い凸二次プログラムと同等であることを厳密に証明します。
名目上の TO と比較して、私たちの方法は、不確実性が存在する場合の実行不可能な動作を大幅に削減することにより、航行の安全性を高めます。
さらに、提案されたアプローチは、超小型無人航空機 (UAV) と四足ロボット Unitree A1 という 2 つのロボット アプリケーションを通じて検証されます。

要約(オリジナル)

Safe corridor-based Trajectory Optimization (TO) presents an appealing approach for collision-free path planning of autonomous robots, offering global optimality through its convex formulation. The safe corridor is constructed based on the perceived map, however, the non-ideal perception induces uncertainty, which is rarely considered in trajectory generation. In this paper, we propose Distributionally Robust Safe Corridor Constraints (DRSCCs) to consider the uncertainty of the safe corridor. Then, we integrate DRSCCs into the trajectory optimization framework using Bernstein basis polynomials. Theoretically, we rigorously prove that the trajectory optimization problem incorporating DRSCCs is equivalent to a computationally efficient, convex quadratic program. Compared to the nominal TO, our method enhances navigation safety by significantly reducing the infeasible motions in presence of uncertainty. Moreover, the proposed approach is validated through two robotic applications, a micro Unmanned Aerial Vehicle (UAV) and a quadruped robot Unitree A1.

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