DWA-3D: A Reactive Planner for Robust and Efficient Autonomous UAV Navigation

要約

さまざまな業界で無人航空機 (UAV) の影響が増大しているにもかかわらず、現在利用可能なソリューションのほとんどには、障害物の出現に安全に対処するための堅牢な自律ナビゲーション システムが不足しています。
この研究では、雑然とした環境や移動する部屋が狭いため、安全で高い操縦性が必要とされるシナリオにおいて、自律型 UAV の計画とナビゲーションを実行するためのアプローチを紹介します。
このシステムは、RRT* グローバル プランナーと、2D ロボット用のよく知られた DWA 手法を拡張した、新しく提案されたリアクティブ プランナー DWA-3D を組み合わせています。
目的関数のパラメータを調整して最適化するための理論的かつ経験的な方法を提供し、パラメータを調整するための古典的な困難を緩和します。
オンボード LiDAR は 3D 点群を提供し、それが Octomap に投影され、そこで計画とナビゲーションの決定が行われます。
以前のマップはありません。
システムは、Octomap に含まれる現在および過去の LiDAR 情報に基づいて、オンラインで地図を構築および更新します。
システムを検証し、関連するパラメータを微調整するために、大規模な実世界での実験が行われました。
これらの実験により、テストされたすべてのシナリオで安全な動作を保証する一連の値を提供することができました。
2 つのパラメータに重みを付けるだけで、水平方向のパスの位置合わせまたは垂直方向 (高さ) の追跡のいずれかを優先することができ、結果としてそれぞれ垂直方向または横方向の回避を強化できます。
さらに、当社の DWA-3D 提案は、グローバル プランナーがいない場合や、ドローンのサイズを考慮していないプランナーがいる場合でも、正常に航行できます。
最後に、実施された実験は、シナリオの複雑さに関係なく、提案されたパラメーターを使用した計算時間が制限されているだけでなく、約 40 ミリ秒で安定していることを示しています。

要約(オリジナル)

Despite the growing impact of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) across various industries, most of current available solutions lack for a robust autonomous navigation system to deal with the appearance of obstacles safely. This work presents an approach to perform autonomous UAV planning and navigation in scenarios in which a safe and high maneuverability is required, due to the cluttered environment and the narrow rooms to move. The system combines an RRT* global planner with a newly proposed reactive planner, DWA-3D, which is the extension of the well known DWA method for 2D robots. We provide a theoretical-empirical method for adjusting the parameters of the objective function to optimize, easing the classical difficulty for tuning them. An onboard LiDAR provides a 3D point cloud, which is projected on an Octomap in which the planning and navigation decisions are made. There is not a prior map; the system builds and updates the map online, from the current and the past LiDAR information included in the Octomap. Extensive real-world experiments were conducted to validate the system and to obtain a fine tuning of the involved parameters. These experiments allowed us to provide a set of values that ensure safe operation across all the tested scenarios. Just by weighting two parameters, it is possible to prioritize either horizontal path alignment or vertical (height) tracking, resulting in enhancing vertical or lateral avoidance, respectively. Additionally, our DWA-3D proposal is able to navigate successfully even in absence of a global planner or with one that does not consider the drone’s size. Finally, the conducted experiments show that computation time with the proposed parameters is not only bounded but also remains stable around 40 ms, regardless of the scenario complexity.

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