要約
この論文では、可動障害物が散乱する複雑で未知の環境をナビゲートするためのリアルタイム アルゴリズムを紹介します。
私たちのアルゴリズムは、経路計画中に障害物の操作を積極的に試み、センサーのフィードバックから全体計画を調整することで、高速で適応性のあるルーティングを実現します。
主な貢献には、高速グローバル パス検索のための改良された動的有向可視グラフ (DV グラフ)、新しい感覚認識からオンラインに適応するリアルタイム インタラクション プランニング手法、および複雑な未知または部分的に既知のインタラクティブ ナビゲーション用に設計された包括的なフレームワークが含まれます。
環境。
私たちのアルゴリズムは、数ミリ秒でグローバル パスを再計画できます。
また、障害物を移動させたり、そのアフォーダンスを更新したり、それに応じて戦略を適応させたりすることもできます。
広範な実験により、当社のアルゴリズムが移動時間を 33% 短縮し、最大 49% 高い経路効率を達成し、複雑な環境において従来の方法よりも桁違いに高速に実行できることが検証されました。
これは、このような複雑な環境における対話型ナビゲーションの速度と効率の点で最も効率的なソリューションであることが実証されています。
また、今後の研究を容易にするために、Docker デモのコードをオープンソース化します。
要約(オリジナル)
This paper introduces a real-time algorithm for navigating complex unknown environments cluttered with movable obstacles. Our algorithm achieves fast, adaptable routing by actively attempting to manipulate obstacles during path planning and adjusting the global plan from sensor feedback. The main contributions include an improved dynamic Directed Visibility Graph (DV-graph) for rapid global path searching, a real-time interaction planning method that adapts online from new sensory perceptions, and a comprehensive framework designed for interactive navigation in complex unknown or partially known environments. Our algorithm is capable of replanning the global path in several milliseconds. It can also attempt to move obstacles, update their affordances, and adapt strategies accordingly. Extensive experiments validate that our algorithm reduces the travel time by 33%, achieves up to 49% higher path efficiency, and runs faster than traditional methods by orders of magnitude in complex environments. It has been demonstrated to be the most efficient solution in terms of speed and efficiency for interactive navigation in environments of such complexity. We also open-source our code in the docker demo to facilitate future research.
arxiv情報
| 著者 | Botao He,Guofei Chen,Wenshan Wang,Ji Zhang,Cornelia Fermuller,Yiannis Aloimonos |
| 発行日 | 2024-04-11 03:04:59+00:00 |
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