RAPF: Efficient path planning for lunar microrovers

要約

効率的な経路計画は、複雑で未知の地形上での安全な自律ナビゲーションの鍵となります。
デルフト工科大学のプロジェクトである Lunar Zebro (LZ) は、A4 紙以下、重さ 3 kg 以下のコンパクトな探査車の配備を目指しています。
この研究では、月超小型探査機の信頼性の高いローカル ナビゲーション ソリューションのための新しい経路計画アルゴリズムであるロバスト人工ポテンシャル フィールド (RAPF) アルゴリズムを紹介します。
RAPF は、細菌ポイントの生成にロボットの位置を組み込み、回避すべき領域として極小値を考慮することにより、最先端の人工電位場 (APF) ベースの手法を活用および改善します。
当社は、シミュレーションとフィールド実験の両方を実行して、RAPF のパフォーマンスを検証します。RAPF は、同等またはより短い計画時間内での到達可能性において、最先端の APF ベースのアルゴリズムを 15% 以上上回ります。
この改善により、従来の APF アルゴリズムと比較して成功率が 200% 向上し、計算時間が 50% 短縮されました。
最適に近いパスは、限られた利用可能な処理能力でリアルタイムに計算されます。
RAPF アルゴリズムのバクテリア アプローチは、既存の惑星探査機で使用されている経路計画アルゴリズムよりも実行が速く、保存容量が小さいことが証明されており、計算量とエネルギーが制約されたロボット システムによる信頼性の高い月探査の可能性を示しています。

要約(オリジナル)

Efficient path planning is key for safe autonomous navigation over complex and unknown terrains. Lunar Zebro (LZ), a project of the Delft University of Technology, aims to deploy a compact rover, no larger than an A4 sheet of paper and weighing not more than 3 kilograms. In this work, we introduce a Robust Artificial Potential Field (RAPF) algorithm, a new path-planning algorithm for reliable local navigation solution for lunar microrovers. RAPF leverages and improves state of the art Artificial Potential Field (APF)-based methods by incorporating the position of the robot in the generation of bacteria points and considering local minima as regions to avoid. We perform both simulations and on field experiments to validate the performance of RAPF, which outperforms state-of-the-art APF-based algorithms by over 15% in reachability within a similar or shorter planning time. The improvements resulted in a 200% higher success rate and 50% lower computing time compared to the conventional APF algorithm. Near-optimal paths are computed in real-time with limited available processing power. The bacterial approach of the RAPF algorithm proves faster to execute and smaller to store than path planning algorithms used in existing planetary rovers, showcasing its potential for reliable lunar exploration with computationally constrained and energy constrained robotic systems.

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