A Cost-Effective Approach to Smooth A* Path Planning for Autonomous Vehicles

要約

車輪付き移動ロボットの経路計画は、自動化およびインテリジェント輸送システムの分野において重要なコンポーネントです。
車のような車両は、移動能力に非ホロノミックな制約があるため、計画された経路に追加の要件が課されます。
A* などの従来のパス プランニング アルゴリズムは、複雑な環境で最適なパスを見つけるのが簡単で効果的であるため、広く使用されています。
ただし、これらのアルゴリズムでは車両のダイナミクスが考慮されていないことが多く、その結果、実際の運転では実行不可能または非実用的な経路が生成されます。
具体的には、グリッド セルの数を最小限に抑えたパスでも、車のような乗り物がスムーズに移動するには曲線が多すぎたり、鋭すぎたりする可能性があります。
この文書では、実行可能な経路を見つけるだけでなく、その経路がスムーズで運転可能であることを保証する経路計画ソリューションの必要性について取り上げます。
A* アルゴリズムを曲率制約に適応させ、可能な経路の滑らかさを考慮したコスト関数を組み込むことで、グリッドベースの経路計画と自動車のような車両が運転可能な滑らかな経路との間のギャップを埋めることを目指しています。
提案された方法は、最小曲率の滑らかなパスを生成するリボンベースのパス プランナーを使用して事前に計算されたモーション プリミティブを利用します。
モーション プリミティブは、A* アルゴリズムをガイドして、最小の長さと曲率のパスを見つけます。
A* アルゴリズムに対する提案された修正により、計画された経路は、グリッド サイズよりもはるかに大きな最小回転半径を持つように制約される可能性があります。
さまざまな非構造化環境における提案されたアルゴリズムの有効性を実証します。
2 段階の計画アプローチでは、最初に修正された A* アルゴリズムがグリッド ベースのパスを見つけ、リボン ベースのパス プランナーがグリッド セルの領域内に滑らかなパスを作成します。
結果として得られるパスは、グリッド軸の方向に関係なく、また鋭い障害物が存在する場合でも、曲率が小さく滑らかです。

要約(オリジナル)

Path planning for wheeled mobile robots is a critical component in the field of automation and intelligent transportation systems. Car-like vehicles, which have non-holonomic constraints on their movement capability impose additional requirements on the planned paths. Traditional path planning algorithms, such as A* , are widely used due to their simplicity and effectiveness in finding optimal paths in complex environments. However, these algorithms often do not consider vehicle dynamics, resulting in paths that are infeasible or impractical for actual driving. Specifically, a path that minimizes the number of grid cells may still be too curvy or sharp for a car-like vehicle to navigate smoothly. This paper addresses the need for a path planning solution that not only finds a feasible path but also ensures that the path is smooth and drivable. By adapting the A* algorithm for a curvature constraint and incorporating a cost function that considers the smoothness of possible paths, we aim to bridge the gap between grid based path planning and smooth paths that are drivable by car-like vehicles. The proposed method leverages motion primitives, pre-computed using a ribbon based path planner that produces smooth paths of minimum curvature. The motion primitives guide the A* algorithm in finding paths of minimal length and curvature. With the proposed modification on the A* algorithm, the planned paths can be constraint to have a minimum turning radius much larger than the grid size. We demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm in different unstructured environments. In a two-stage planning approach, first the modified A* algorithm finds a grid-based path and the ribbon based path planner creates a smooth path within the area of grid cells. The resulting paths are smooth with small curvatures independent of the orientation of the grid axes and even in presence of sharp obstacles.

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