Agile and Safe Trajectory Planning for Quadruped Navigation with Motion Anisotropy Awareness

要約

四足ロボットはさまざまな地形で堅牢かつ機敏な動きを示します。
しかし、彼らの航行自律性はまだ不十分です。
課題の 1 つは、四足ロボットの動作能力がさまざまな方向に異方性があることであり、これが四足ロボットのナビゲーションの安全性に大きな影響を与えます。
本稿では、運動力学的軌道生成、非線形軌道最適化、非線形モデル予測制御など、四足ロボットの運動異方性を考慮したナビゲーションフレームワークを提案する。
シミュレーションと実際のロボット テストで、私たちの運動異方性を認識したナビゲーション フレームワークが次のことができることを実証しました。(1) より効率的な軌道を生成し、より機敏な四足ナビゲーションを実現します。
(2) 困難なシナリオにおける航行の安全性を大幅に向上させます。
実装は、https://github.com/ZWT006/agile_navigation でオープンソース パッケージとして実現されます。

要約(オリジナル)

Quadruped robots demonstrate robust and agile movements in various terrains; however, their navigation autonomy is still insufficient. One of the challenges is that the motion capabilities of the quadruped robot are anisotropic along different directions, which significantly affects the safety of quadruped robot navigation. This paper proposes a navigation framework that takes into account the motion anisotropy of quadruped robots including kinodynamic trajectory generation, nonlinear trajectory optimization, and nonlinear model predictive control. In simulation and real robot tests, we demonstrate that our motion-anisotropy-aware navigation framework could: (1) generate more efficient trajectories and realize more agile quadruped navigation; (2) significantly improve the navigation safety in challenging scenarios. The implementation is realized as an open-source package at https://github.com/ZWT006/agile_navigation.

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