Iterative Active-Inactive Obstacle Classification for Time-Optimal Collision Avoidance

要約

最適な時間での障害物回避は、ロボット工学や自動運転車などのさまざまな分野で遭遇する一般的な問題であり、このタスクには、移動中の車両が環境内の障害物を回避しながら目的地に到達するための経路を決定することが含まれます。
環境内の障害物の数が増加するにつれて、この問題はますます困難になります。
我々は、反復的なアクティブ-非アクティブ障害物アプローチを提案します。これは、障害物のサブセットを「アクティブ」として識別することを含み、移動車両の経路上の「アクティブ」障害物の影響のみを考慮します。
残りの障害物は「非アクティブ」とみなされ、経路計画プロセスでは考慮されません。
障害物は、以前の反復から得られた以前の発見に基づいて「アクティブ」として分類されます。
このアプローチにより、考慮する必要がある障害物の数が減り、最適なパスをより効率的に計算できます。
提案された方法の有効性は、さまざまな数の障害物を使用した 2 つの異なる動的モデルで実証されます。
結果は、提案された方法が最適な経路をタイムリーに見つけることができると同時に、環境内の多数の障害物やオブジェクトの運動の制約にも対処できることを示しています。

要約(オリジナル)

Time-optimal obstacle avoidance is a prevalent problem encountered in various fields, including robotics and autonomous vehicles, where the task involves determining a path for a moving vehicle to reach its goal while navigating around obstacles within its environment. This problem becomes increasingly challenging as the number of obstacles in the environment rises. We propose an iterative active-inactive obstacle approach, which involves identifying a subset of the obstacles as ‘active’, that considers solely the effect of the ‘active’ obstacles on the path of the moving vehicle. The remaining obstacles are considered ‘inactive’ and are not considered in the path planning process. The obstacles are classified as ‘active’ on the basis of previous findings derived from prior iterations. This approach allows for a more efficient calculation of the optimal path by reducing the number of obstacles that need to be considered. The effectiveness of the proposed method is demonstrated with two different dynamic models using the various number of obstacles. The results show that the proposed method is able to find the optimal path in a timely manner, while also being able to handle a large number of obstacles in the environment and the constraints on the motion of the object.

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