HyRRT-Connect: A Bidirectional Rapidly-Exploring Random Trees Motion Planning Algorithm for Hybrid Systems

要約

この論文では、ハイブリッド システムの動作計画問題を解決するための双方向高速探索ランダム ツリー (RRT) アルゴリズムを提案します。
HyRRT-Connect と呼ばれる提案されたアルゴリズムは、順方向伝播結果と逆方向伝播結果の間の重複が検出されるまで、ハイブリッド時間で順方向と逆方向の両方の方向に伝播します。
次に、HyRRT-Connect は、ハイブリッド時間領域で定義された関数の反転と連結を通じて動作計画を構築し、動作計画が指定されたハイブリッド ダイナミクスを完全に満たすことを保証します。
前方部分運動計画と後方部分運動計画の間にある程度の距離を許容することによって引き起こされる流れに沿った潜在的な不連続性に対処するために、前方部分運動計画の最終状態からハイブリッド時間順方向シミュレーションによって後方部分運動計画を再構成します。
後方部分運動計画の反転入力を適用することにより、再構成プロセスは効果的に不連続性を排除し、許容距離がゼロに減少するにつれて、再構成された運動計画の終点と最終状態セットとの間の距離がゼロに近づくことを保証します。
提案されたアルゴリズムは、その一般性と計算上の改善を強調するために、作動した跳ねるボールの例と歩行ロボットの例に適用されます。

要約(オリジナル)

This paper proposes a bidirectional rapidly-exploring random trees (RRT) algorithm to solve the motion planning problem for hybrid systems. The proposed algorithm, called HyRRT-Connect, propagates in both forward and backward directions in hybrid time until an overlap between the forward and backward propagation results is detected. Then, HyRRT-Connect constructs a motion plan through the reversal and concatenation of functions defined on hybrid time domains, ensuring the motion plan thoroughly satisfies the given hybrid dynamics. To address the potential discontinuity along the flow caused by tolerating some distance between the forward and backward partial motion plans, we reconstruct the backward partial motion plan by a forward-in-hybrid-time simulation from the final state of the forward partial motion plan. By applying the reversed input of the backward partial motion plan, the reconstruction process effectively eliminates the discontinuity and ensures that as the tolerance distance decreases to zero, the distance between the endpoint of the reconstructed motion plan and the final state set approaches zero. The proposed algorithm is applied to an actuated bouncing ball example and a walking robot example so as to highlight its generality and computational improvement.

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