Differentiable Boustrophedon Paths That Enable Optimization Via Gradient Descent

要約

この論文では、凸多角形でのブーストロフェドンのパス プランを最適化するための微分可能な表現を紹介し、最適化できるこれらのパス プランの追加パラメーターを調査し、最適化プロセス中に活用できるこの表現のプロパティについて説明し、以前に公開された
これらのパス計画の最適化の試みは、実際には役に立たないほど粗すぎました。
この微分可能な表現が、ブストロフェドンの経路計画の従来の離散表現からのスコアを高い忠実度で再現できることを示すために実験が行われました。
最後に、勾配降下による最適化が試みられましたが、探索空間が文献で以前に考慮されていたよりもはるかに非凸であるため、失敗したことがわかりました。
ウストロフェドンの経路計画の応用範囲が広いということは、この研究が、無人航空機システムを使用した地図作成および探索作業、無人船舶を使用した環境サンプリング作業、地上を使用した農業作業など、ロボット工学の多くの分野で経路計画の効率を向上させる可能性があることを意味します。
車両、その他数多くのアプリケーションに使用されます。

要約(オリジナル)

This paper introduces a differentiable representation for the optimization of boustrophedon path plans in convex polygons, explores an additional parameter of these path plans that can be optimized, discusses the properties of this representation that can be leveraged during the optimization process and shows that the previously published attempt at optimization of these path plans was too coarse to be practically useful. Experiments were conducted to show that this differentiable representation can reproduce scores from traditional discrete representations of boustrophedon path plans with high fidelity. Finally, optimization via gradient descent was attempted but found to fail because the search space is far more non-convex than was previously considered in the literature. The wide range of applications for boustrophedon path plans means that this work has the potential to improve path planning efficiency in numerous areas of robotics, including mapping and search tasks using uncrewed aerial systems, environmental sampling tasks using uncrewed marine vehicles, and agricultural tasks using ground vehicles, among numerous others applications.

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