Gaussian Process Distance Fields Obstacle and Ground Constraints for Safe Navigation

要約

雑然とした環境をナビゲートすることは、どのモバイル システムにとっても困難な作業です。
地上ベースの移動システムに対する既存のアプローチは主に小型車輪付きロボットに焦点を当てていますが、ロボットは突き出た障害物による最小限の制約に直面し、段差や階段を管理することができないため、問題は事実上 2D になります。
ただし、脚式ロボット (または人間) のナビゲーションでは、追加の次元を考慮する必要があります。
この論文では、安全なナビゲーションを可能にする高度な軌道最適化アルゴリズムと組み合わせた、カスタマイズされたシーン表現を提案します。
当社の 3D ナビゲーション アプローチは、車輪付きか脚式かを問わず、あらゆる地上移動ロボットや人間の支援に適しています。
シーンの 3D 点群と、地面と非地面の点のセグメント化を考慮して、2 つのガウス過程距離フィールドを定式化して、衝突のないパスを確保し、地面の制約までの距離を維持します。
私たちの方法は、四分木構造の革新的な使用により、不均一な地形、段差、張り出したオブジェクトを適切に処理し、関連するシーンの 2D 投影に基づいて自由空間の多重解像度マップとその接続グラフを構築します。
合成データセットと現実世界のデータセットの両方を使用した評価により、このアプローチが安全でスムーズな経路を提供し、幅広い地上ベースのモバイル システムに対応できることが実証されました。

要約(オリジナル)

Navigating cluttered environments is a challenging task for any mobile system. Existing approaches for ground-based mobile systems primarily focus on small wheeled robots, which face minimal constraints with overhanging obstacles and cannot manage steps or stairs, making the problem effectively 2D. However, navigation for legged robots (or even humans) has to consider an extra dimension. This paper proposes a tailored scene representation coupled with an advanced trajectory optimisation algorithm to enable safe navigation. Our 3D navigation approach is suitable for any ground-based mobile robot, whether wheeled or legged, as well as for human assistance. Given a 3D point cloud of the scene and the segmentation of the ground and non-ground points, we formulate two Gaussian Process distance fields to ensure a collision-free path and maintain distance to the ground constraints. Our method adeptly handles uneven terrain, steps, and overhanging objects through an innovative use of a quadtree structure, constructing a multi-resolution map of the free space and its connectivity graph based on a 2D projection of the relevant scene. Evaluations with both synthetic and real-world datasets demonstrate that this approach provides safe and smooth paths, accommodating a wide range of ground-based mobile systems.

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