Quadcopter Trajectory Time Minimization and Robust Collision Avoidance via Optimal Time Allocation

要約

自律ナビゲーションでは、ロボットが効率的に衝突を回避するための軌道を生成する必要があります。
これまでの研究の多くは、滑らかで空間的に衝突のない軌道を生成することに成功していることが証明されていますが、そのソリューションは、特にロボットの認識と制御における不確実性を考慮した場合、最適ではない時間効率と潜在的な安全性の問題に悩まされることがよくあります。
この問題に対処するために、このホワイトペーパーでは、Robust Optimal Time Allocation (ROTA) フレームワークを紹介します。
このフレームワークは、軌道の時間経過を時間的に最適化するように設計されており、不確実性の下で軌道の時間効率と安全性を高めるための後処理ツールとして機能します。
この研究では、ロボットが障害物に近づく際の衝突確率の制約を組み込みながら、軌道の実行時間を最小限に抑えることを目的とした非凸最適化問題を定式化することから始めます。
続いて、軌道制動ゾーンの概念を導入し、制動ゾーンでの確実な衝突回避のために確率制約式を採用します。
最後に、非凸最適化問題は、リアルタイム パフォーマンスを達成するために 2 次の円錐プログラミング問題に再定式化されます。
シミュレーションと物理的な飛行実験を通じて、提案されたアプローチが軌道の実行時間を効果的に短縮しながら、複雑な環境での堅牢な衝突回避を可能にすることを実証します。

要約(オリジナル)

Autonomous navigation requires robots to generate trajectories for collision avoidance efficiently. Although plenty of previous works have proven successful in generating smooth and spatially collision-free trajectories, their solutions often suffer from suboptimal time efficiency and potential unsafety, particularly when accounting for uncertainties in robot perception and control. To address this issue, this paper presents the Robust Optimal Time Allocation (ROTA) framework. This framework is designed to optimize the time progress of the trajectories temporally, serving as a post-processing tool to enhance trajectory time efficiency and safety under uncertainties. In this study, we begin by formulating a non-convex optimization problem aimed at minimizing trajectory execution time while incorporating constraints on collision probability as the robot approaches obstacles. Subsequently, we introduce the concept of the trajectory braking zone and adopt the chance-constrained formulation for robust collision avoidance in the braking zones. Finally, the non-convex optimization problem is reformulated into a second-order cone programming problem to achieve real-time performance. Through simulations and physical flight experiments, we demonstrate that the proposed approach effectively reduces trajectory execution time while enabling robust collision avoidance in complex environments.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google