InPTC: Integrated Planning and Tube-Following Control for Prescribed-Time Collision-Free Navigation of Wheeled Mobile Robots

要約

この記事では、静的で十分に分離された凸状の障害物が散在するコンパクトな凸状のワークスペース内で、車輪付き移動ロボットの規定時間衝突のないナビゲーションを実現する、InPTC (Integrated Planning and Tube-Following Control) と呼ばれる新しいアプローチを提案します。
規定時間収束を備えたパス プランナーは、ブーリガンドのタンジェント コーンとタイム スケール変換 (TST) 技術に基づいて提示され、自由空間のほぼすべての初期位置から規定の目標位置までロボットを誘導できる連続ベクトル フィールドを生成します。
安全マージンを追加して障害物領域への進入を回避しながら、時間を短縮します。
バリア機能と TST を活用することで、プランナーの整定時間よりも短い所定の時間内でロボットの軌道追跡を実現するためのチューブ追従コントローラーをさらに導き出します。
このコントローラーは、ロボットが基準軌道を中心に事前定義された「安全なチューブ」内で移動することを保証します。チューブの半径は安全マージンより小さく設定されています。
これにより、ロボットは途中の障害物との衝突を避けながら、規定時間内にゴール地点に到着することになる。
提案された InPTC は、さまざまな形の障害物が散乱するアリーナ内で動作する Mona ロボットに実装されます。
実験結果は、InPTC が、事前に割り当てられた $250\,\rm s$ (つまり、必要なタスク完了時間) の時間に目標位置に収束する滑らかな衝突のない参照軌道を生成するだけでなく、チューブ追従軌道追跡も実現することを示しています。
事前に割り当てられた時間 $150\,\rm s$ を経過した後の追跡精度は $0.01\rm m$ を超えます。
これにより、ロボットは所要時間 $250\,\rm s$ 以内にナビゲーション タスクを完了できます。

要約(オリジナル)

In this article, we propose a novel approach, called InPTC (Integrated Planning and Tube-Following Control), for prescribed-time collision-free navigation of wheeled mobile robots in a compact convex workspace cluttered with static, sufficiently separated, and convex obstacles. A path planner with prescribed-time convergence is presented based upon Bouligand’s tangent cones and time scale transformation (TST) techniques, yielding a continuous vector field that can guide the robot from almost all initial positions in the free space to the designated goal at a prescribed time, while avoiding entering the obstacle regions augmented with safety margin. By leveraging barrier functions and TST, we further derive a tube-following controller to achieve robot trajectory tracking within a prescribed time less than the planner’s settling time. This controller ensures the robot moves inside a predefined “safe tube” around the reference trajectory, where the tube radius is set to be less than the safety margin. Consequently, the robot will reach the goal location within a prescribed time while avoiding collision with any obstacles along the way. The proposed InPTC is implemented on a Mona robot operating in an arena cluttered with obstacles of various shapes. Experimental results demonstrate that InPTC not only generates smooth collision-free reference trajectories that converge to the goal location at the preassigned time of $250\,\rm s$ (i.e., the required task completion time), but also achieves tube-following trajectory tracking with tracking accuracy higher than $0.01\rm m$ after the preassigned time of $150\,\rm s$. This enables the robot to accomplish the navigation task within the required time of $250\,\rm s$.

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