Robot Navigation in Unknown and Cluttered Workspace with Dynamical System Modulation in Starshaped Roadmap

要約

この論文では、未知の雑然とした 2D ワークスペースでロボットをナビゲートするための新しい反応性動作計画フレームワークを紹介します。
既存の一般的な手法は、局所的に抽出された楕円または多角形によって表される自由領域にロボットを強制的に留まらせることによって開発されています。
代わりに、リアルタイムのセンサー データから直接計算される代替の星型分解を使用して、自由空間でロボットをナビゲートします。
さらに、星型領域の接続情報を維持するために、ロードマップが段階的に構築されます。
従来のアプローチで接続された多角形または楕円に基づいて構築されたロードマップと比較して、凹型の星型領域はセンサーデータの自然な分布を捕捉するのに適しているため、認識情報をロボットのナビゲーションに最大限に活用できます。
この意味で、提案されたアプローチでは保守的で近視眼的な行動が回避され、未知の乱雑な環境でも複雑な障害物の構成に適切に対応できます。
次に、ロードマップ上でヒューリスティック探索アルゴリズムを設計し、星型領域のフロンティア ポイントを決定します。そこから、ロボットを目標構成に引き寄せるための短期目標が選択されます。
注目すべきは、延長不可能な短期目標が達成されると開始されるロードマップに基づいて回復メカニズムが開発されていることです。
このメカニズムにより、未知の雑然とした環境で通常遭遇する可能性のある行き止まりの状況に対処することが可能になります。
さらに、構築されたロードマップに対して動的システム変調 (DSM) アプローチを採用することで、星型領域内の安全でスムーズな動きが生成されます。
シミュレーションと実際の実験の両方で総合的に評価した結果、提案手法は成功率と移動時間の点でベンチマーク手法を上回りました。

要約(オリジナル)

This paper presents a novel reactive motion planning framework for navigating robots in unknown and cluttered 2D workspace. Typical existing methods are developed by enforcing the robot staying in free regions represented by the locally extracted ellipse or polygon. Instead, we navigate the robot in free space with an alternate starshaped decomposition, which is calculated directly from real-time sensor data. Additionally, a roadmap is constructed incrementally to maintain the connectivity information of the starshaped regions. Compared to the roadmap built upon connected polygons or ellipses in the conventional approaches, the concave starshaped region is better suited to capture the natural distribution of sensor data, so that the perception information can be fully exploited for robot navigation. In this sense, conservative and myopic behaviors are avoided with the proposed approach, and intricate obstacle configurations can be suitably accommodated in unknown and cluttered environments. Then, we design a heuristic exploration algorithm on the roadmap to determine the frontier points of the starshaped regions, from which short-term goals are selected to attract the robot towards the goal configuration. It is noteworthy that, a recovery mechanism is developed on the roadmap that is triggered once a non-extendable short-term goal is reached. This mechanism renders it possible to deal with dead-end situations that can be typically encountered in unknown and cluttered environments. Furthermore, safe and smooth motion within the starshaped regions is generated by employing the Dynamical System Modulation (DSM) approach on the constructed roadmap. Through comprehensive evaluation in both simulations and real-world experiments, the proposed method outperforms the benchmark methods in terms of success rate and traveling time.

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