Decentralized Multi-Agent Trajectory Planning in Dynamic Environments with Spatiotemporal Occupancy Grid Maps

要約

この論文では、静的および動的障害物がある環境における複数の超小型航空機 (MAV) の衝突回避問題に対する分散型軌道計画フレームワークを提案します。
このフレームワークでは、環境表現として、近い将来の近隣空間の占有状況を予測する時空間占有グリッドマップ（SOGM）を利用しています。
この表現に基づいて、運動力学 A* およびコリドー制約軌道最適化アルゴリズムを拡張して、任意の形状の静的および動的障害物に効率的に対処します。
計画された軌道を共有し、それを SOGM に投影することで、通信ロボット間の衝突回避が統合されます。
シミュレーション結果は、障害物の数や形状が異なる動的環境において、私たちの方法が最先端の方法と比較して競争力のあるパフォーマンスを達成することを示しています。
最後に、提案した方法を実際の実験で検証します。

要約(オリジナル)

This paper proposes a decentralized trajectory planning framework for the collision avoidance problem of multiple micro aerial vehicles (MAVs) in environments with static and dynamic obstacles. The framework utilizes spatiotemporal occupancy grid maps (SOGM), which forecast the occupancy status of neighboring space in the near future, as the environment representation. Based on this representation, we extend the kinodynamic A* and the corridor-constrained trajectory optimization algorithms to efficiently tackle static and dynamic obstacles with arbitrary shapes. Collision avoidance between communicating robots is integrated by sharing planned trajectories and projecting them onto the SOGM. The simulation results show that our method achieves competitive performance against state-of-the-art methods in dynamic environments with different numbers and shapes of obstacles. Finally, the proposed method is validated in real experiments.

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