iDb-A*: Iterative Search and Optimization for Optimal Kinodynamic Motion Planning

要約

複雑なダイナミクスを伴うロボット システムの動作計画は、困難な問題です。
最近のサンプリングベースのアルゴリズムは、ランダムな制御入力を伝播することで漸近的な最適性を実現しますが、特にマルチローターなどの高次元システムでは、経験的な収束率が低いことがよくあります。
別のアプローチは、最初に単純化された幾何学的モデルを使用して計画を立て、次に軌道最適化を使用して、真のダイナミクスを考慮しながら参照パスに従うことです。
ただし、このアプローチでは、最初の推定が動的に実行可能な軌道に近くない場合、有効な軌道を生成できない可能性があります。
この論文では、探索と最適化を反復的に組み合わせる新しい運動力学運動プランナーである Iterative Discontinuity Bounded A* (iDb-A*) を紹介します。
検索ステップでは、相互接続された短い軌道 (モーション プリミティブ) の有限セットを利用しますが、それらの間には境界のある不連続性が認められます。
最適化ステップでは、軌道の最適化により不連続性を局所的に修復します。
許容される不連続性を徐々に減らし、より多くのモーション プリミティブを組み込むことにより、私たちのアルゴリズムは、いつでも優れたパフォーマンスで漸近的な最適性を実現します。
一輪車やマルチローターのさまざまなバージョンを含む、8 つの異なる力学システムにわたる 43 の問題のベンチマークを提供します。
最先端の手法と比較して、iDb-A* は一貫してより多くの問題インスタンスを解決し、より迅速に低コストのソリューションを見つけます。

要約(オリジナル)

Motion planning for robotic systems with complex dynamics is a challenging problem. While recent sampling-based algorithms achieve asymptotic optimality by propagating random control inputs, their empirical convergence rate is often poor, especially in high-dimensional systems such as multirotors. An alternative approach is to first plan with a simplified geometric model and then use trajectory optimization to follow the reference path while accounting for the true dynamics. However, this approach may fail to produce a valid trajectory if the initial guess is not close to a dynamically feasible trajectory. In this paper, we present Iterative Discontinuity Bounded A* (iDb-A*), a novel kinodynamic motion planner that combines search and optimization iteratively. The search step utilizes a finite set of short trajectories (motion primitives) that are interconnected while allowing for a bounded discontinuity between them. The optimization step locally repairs the discontinuities with trajectory optimization. By progressively reducing the allowed discontinuity and incorporating more motion primitives, our algorithm achieves asymptotic optimality with excellent any-time performance. We provide a benchmark of 43 problems across eight different dynamical systems, including different versions of unicycles and multirotors. Compared to state-of-the-art methods, iDb-A* consistently solves more problem instances and finds lower-cost solutions more rapidly.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google