History-Aware Planning for Risk-free Autonomous Navigation on Unknown Uneven Terrain

要約

移動ロボットにとって、凹凸のある未知の環境で地図を使わない自律的なナビゲーションを実現することは困難です。
この研究では、階層化された体系的なパイプラインを紹介します。
ローカル レベルでは、ナビゲーションによって動的に拡張されるツリー構造を維持します。
この構造により、計画と地形の識別が統合されます。
さらに、不整地上の危険エリアを明確に特定することにも貢献します。
特に、ツリーの特定のノードは、探査の履歴を記録するグローバル レベルで疎なグラフを形成するために一貫して保持されます。
ツリーとグラフで取得できる一連のサブゴールは、ナビゲーションを導くために利用されます。
サブゴールを決定するために、階層構造上で入力要素を効率的に取得できる評価手法を開発します。
開発した手法とその主要モジュールを評価するために、シミュレーションと実環境実験の両方を実施します。
実験結果は、私たちの方法の有効性と効率を示しています。
ロボットは、事前に構築された地図がなくても、未知の凹凸領域を安全に移動し、迅速に目標に到達することができます。

要約(オリジナル)

It is challenging for the mobile robot to achieve autonomous and mapless navigation in the unknown environment with uneven terrain. In this study, we present a layered and systematic pipeline. At the local level, we maintain a tree structure that is dynamically extended with the navigation. This structure unifies the planning with the terrain identification. Besides, it contributes to explicitly identifying the hazardous areas on uneven terrain. In particular, certain nodes of the tree are consistently kept to form a sparse graph at the global level, which records the history of the exploration. A series of subgoals that can be obtained in the tree and the graph are utilized for leading the navigation. To determine a subgoal, we develop an evaluation method whose input elements can be efficiently obtained on the layered structure. We conduct both simulation and real-world experiments to evaluate the developed method and its key modules. The experimental results demonstrate the effectiveness and efficiency of our method. The robot can travel through the unknown uneven region safely and reach the target rapidly without a preconstructed map.

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