Efficient Trajectory Generation in 3D Environments with Multi-Level Map Construction

要約

私たちは、複雑な 3D 環境で地上ロボットのグローバル軌道を生成するための堅牢で効率的なフレームワークを提案します。
提案された手法は、点群を入力として受け取り、三角形パッチを基本要素として使用してマルチレベル マップを効率的に構築します。
パッチでは運動学的なパス検索が採用されており、異なるパッチ上のモーション プリミティブが結合されて、グローバルな最小時間コストの初期軌道が形成されます。
同レベル展開法を使用して、各軌道ウェイポイントに最も近い障害物を特定し、曲率、滑らかさ、および障害物の項を使用して目的関数を構築して最適化します。
いくつかの複雑な 3D 点群マップでこの方法を評価します。
既存の手法と比較して、私たちの手法は点群ノイズに対してより高いロバスト性を示し、高い計算効率を維持しながら高品質な軌道の生成を可能にします。
私たちのコードは https://github.com/ck-tian/MLMC-planner で公開されます。

要約(オリジナル)

We propose a robust and efficient framework to generate global trajectories for ground robots in complex 3D environments. The proposed method takes point cloud as input and efficiently constructs a multi-level map using triangular patches as the basic elements. A kinematic path search is adopted on the patches, where motion primitives on different patches combine to form the global min-time cost initial trajectory. We use a same-level expansion method to locate the nearest obstacle for each trajectory waypoint and construct an objective function with curvature, smoothness and obstacle terms for optimization. We evaluate the method on several complex 3D point cloud maps. Compared to existing methods, our method demonstrates higher robustness to point cloud noise, enabling the generation of high quality trajectory while maintaining high computational efficiency. Our code will be publicly available at https://github.com/ck-tian/MLMC-planner.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google