要約
自律ナビゲーションでは、効果的な動作計画を立てるために、軌道の再計画、改良、および制御コマンドの生成が不可欠です。
このホワイトペーパーでは、最初の計画者のソリューションが実行不可能になったシナリオに対処する、軌道再計画への回復力のあるアプローチを紹介します。
提案された方法には、プライマリ プランナーが失敗した場合に実現可能な軌道を生成するハイブリッド A* アルゴリズムが組み込まれており、ソフト制約ベースの平滑化手法を適用してこれらの軌道を改良し、連続性、障害物回避、および運動学的実現可能性を確保します。
障害物の制約は動的なボロノイ マップを使用してモデル化され、狭い通路でのナビゲーションを改善します。
このアプローチにより、軌道計画の一貫性が強化され、収束が高速化され、リアルタイムの計算要件が満たされます。
新しい障害物を配置する前後の空きスペースの比率である障害物密度が約 30\% 以上の環境では、Resilient Timed Elastic Band (RTEB) プランナーは、従来の障害物と比較して、移動距離、移動時間、および制御労力を約 20\% 削減します。
Timed Elastic Band (TEB) プランナーと非線形モデル予測制御 (NMPC) プランナーに。
これらの改善は、RTEB プランナーがフィールド ロボット工学、特に構造化されていない地形を移動することが効率と運用の回復力を確保するために重要である農業および産業環境で応用できる可能性を示しています。
要約(オリジナル)
In autonomous navigation, trajectory replanning, refinement, and control command generation are essential for effective motion planning. This paper presents a resilient approach to trajectory replanning addressing scenarios where the initial planner’s solution becomes infeasible. The proposed method incorporates a hybrid A* algorithm to generate feasible trajectories when the primary planner fails and applies a soft constraints-based smoothing technique to refine these trajectories, ensuring continuity, obstacle avoidance, and kinematic feasibility. Obstacle constraints are modelled using a dynamic Voronoi map to improve navigation through narrow passages. This approach enhances the consistency of trajectory planning, speeds up convergence, and meets real-time computational requirements. In environments with around 30\% or higher obstacle density, the ratio of free space before and after placing new obstacles, the Resilient Timed Elastic Band (RTEB) planner achieves approximately 20\% reduction in traverse distance, traverse time, and control effort compared to the Timed Elastic Band (TEB) planner and Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) planner. These improvements demonstrate the RTEB planner’s potential for application in field robotics, particularly in agricultural and industrial environments, where navigating unstructured terrain is crucial for ensuring efficiency and operational resilience.
arxiv情報
著者 | Geesara Kulathunga,Abdurrahman Yilmaz,Zhuoling Huang,Ibrahim Hroob,Hariharan Arunachalam,Leonardo Guevara,Alexandr Klimchik,Grzegorz Cielniak,Marc Hanheide |
発行日 | 2024-12-04 09:54:48+00:00 |
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