Safe Bubble Cover for Motion Planning on Distance Fields

要約

距離フィールド上で衝突のない軌道を計画する問題を検討します。
私たちの重要な観察は、ある構成で距離フィールドをクエリすると、半径が距離値によって与えられる安全空間の領域を明らかにし、安全領域内での追加の衝突チェックの必要性を回避するということです。
我々はそのような領域を安全な泡と呼び、安全な泡が任意のリプシッツ連続安全制約から得られることを示す。
サンプリング ベースの計画アルゴリズムからインスピレーションを得て、自由空間の安全なバブル カバーを構築するための 3 つのアルゴリズム、バブル ロードマップ (BRM)、急速探索バブル グラフ (RBG)、および拡張バブル グラフ (EBG) を紹介します。
バブル サンプリング アルゴリズムは、最初にバブルの離散パスを計算し、続いて凸最適化によってバブル内の連続パスを計算する階層計画法と組み合わされます。
実験結果は、バブルベースの方法により、従来のベースラインと比較して最大 5 ～ 10 倍のコスト削減が得られると同時に、計算​​量が桁違いに削減されることを示しています。

要約(オリジナル)

We consider the problem of planning collision-free trajectories on distance fields. Our key observation is that querying a distance field at one configuration reveals a region of safe space whose radius is given by the distance value, obviating the need for additional collision checking within the safe region. We refer to such regions as safe bubbles, and show that safe bubbles can be obtained from any Lipschitz-continuous safety constraint. Inspired by sampling-based planning algorithms, we present three algorithms for constructing a safe bubble cover of free space, named bubble roadmap (BRM), rapidly exploring bubble graph (RBG), and expansive bubble graph (EBG). The bubble sampling algorithms are combined with a hierarchical planning method that first computes a discrete path of bubbles, followed by a continuous path within the bubbles computed via convex optimization. Experimental results show that the bubble-based methods yield up to 5- 10 times cost reduction relative to conventional baselines while simultaneously reducing computational efforts by orders of magnitude.

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