G$ \mathbf{^2} $VD Planner: Efficient Motion Planning With Grid-based Generalized Voronoi Diagrams

要約

本論文では、グリッドベースの一般化ボロノイ図(G$ \mathbf{^2} $VD)を用いた効率的な動作計画アプローチを移動ロボットのために新たに提案する。
既存のアプローチとは異なり、この研究の新規性は 2 つあります。1) 新しい状態格子ベースのパス探索アプローチが提案されており、探索効率をさらに向上させるために探索空間が新しいボロノイ コリドーに縮小されます。
２）効率的な二次計画法ベースのパス平滑化アプローチが提示され、障害物までのクリアランスが、ハード制約のあるパス平滑化アプローチのパスクリアランスを改善すると考えられる。
私たちは、さまざまな困難なシミュレーション シナリオや屋外環境において、アプローチの効率とスムーズさを検証します。
パス探索段階での計算効率が 17.1% 向上し、提案されたアプローチによるパス平滑化は、高度なスパースバンド構造ベースのパス平滑化アプローチより 6.6 倍高速であり、一般的な時間指定のパス平滑化アプローチよりも 53.3 倍高速であることが示されています。
ゴムバンドプランナー。
私たちのキャンパスでの屋外ナビゲーションを示すビデオは、https://youtu.be/iMXGthgvp58 でご覧いただけます。

要約(オリジナル)

In this paper, an efficient motion planning approach with grid-based generalized Voronoi diagrams (G$ \mathbf{^2} $VD) is newly proposed for mobile robots. Different from existing approaches, the novelty of this work is twofold: 1) a new state lattice-based path searching approach is proposed, in which the search space is reduced to a novel Voronoi corridor to further improve the search efficiency; 2) an efficient quadratic programming-based path smoothing approach is presented, wherein the clearance to obstacles is considered to improve the path clearance of hard-constrained path smoothing approaches. We validate the efficiency and smoothness of our approach in various challenging simulation scenarios and outdoor environments. It is shown that the computational efficiency is improved by 17.1% in the path searching stage, and path smoothing with the proposed approach is 6.6 times faster than an advanced sparse-banded structure-based path smoothing approach and 53.3 times faster than the popular timed-elastic-band planner. A video showing outdoor navigation on our campus is available at https://youtu.be/iMXGthgvp58.

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