EAST: Environment Aware Safe Tracking using Planning and Control Co-Design

要約

本論文では、障害物が移動する未知の環境における自律ロボットナビゲーションの問題を考察する。環境適応的で安全なナビゲーションを実現するために、計画、運動予測、安全指標設計を体系的に組み合わせた新しい手法を提案する。本アルゴリズムは、移動距離の最適性と通過クリアランスに対する安全性のバランスをとる。ロボットは感知した環境に応じて適応的に進行速度を変化させ、広い場所では速く、狭い通路では減速し、危険な障害物の進入を回避するために必要な操作を行う。本手法では、方向距離計測、円錐形状運動予測、およびカスタムコストマップを適切に統合することで、周辺環境の局所形状に対するシステムのリスクを正確に評価する。このようなリスク推定を用いて、参照ガバナー技術と制御バリア機能を連携させ、動的環境における適応的で安全な経路追跡を可能にする。本アルゴリズムをシミュレーションと厳しい実環境の両方で広範囲に検証する。

要約(オリジナル)

This paper considers the problem of autonomous robot navigation in unknown environments with moving obstacles. We propose a new method that systematically puts planning, motion prediction and safety metric design together to achieve environmental adaptive and safe navigation. This algorithm balances optimality in travel distance and safety with respect to passing clearance. Robot adapts progress speed adaptively according to the sensed environment, being fast in wide open areas and slow down in narrow passages and taking necessary maneuvers to avoid dangerous incoming obstacles. In our method, directional distance measure, conic-shape motion prediction and custom costmap are integrated properly to evaluate system risk accurately with respect to local geometry of surrounding environments. Using such risk estimation, reference governor technique and control barrier function are worked together to enable adaptive and safe path tracking in dynamical environments. We validate our algorithm extensively both in simulation and challenging real-world environments.

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