RRT-GPMP2: A Motion Planner for Mobile Robots in Complex Maze Environments

要約

科学技術の発展に伴い、移動ロボットは新たな世界革命において重要な役割を果たしています。
さらに、移動ロボットは多くの分野で人間を支援したり代替したりする可能性があります。
移動ロボットの自動化度を高めるには、さまざまな環境に対応できる高度なモーション プランナーを移動ロボットに統合する必要があります。
複雑な迷路環境は、さまざまな移動ロボットの潜在的なアプリケーション シナリオで一般的です。
この記事では、高速探索ランダム ツリー ベースのガウス プロセス モーション プランナー 2 という名前の新しいモーション プランナーを提案します。これは、複雑な迷路環境における移動ロボットのモーション プランニング問題に取り組むことを目的としています。
より具体的には、提案されたモーション プランナーは、ガウス プロセス モーション プランナー 2 と呼ばれる軌道最適化モーション プランニング アルゴリズムと、高速探索ランダム ツリーと呼ばれるサンプリング ベースのモーション プランニング アルゴリズムの利点をうまく組み合わせています。
提案されたモーション プランナーのパフォーマンスと実用性を検証するために、Matrix ラボでいくつかのシミュレーションでテストし、ロボット オペレーティング システムの仮想シナリオで海洋移動ロボットに適用しました。

要約(オリジナル)

With the development of science and technology, mobile robots are playing a significant important role in the new round of world revolution. Further, mobile robots might assist or replace human beings in a great number of areas. To increase the degree of automation for mobile robots, advanced motion planners need to be integrated into them to cope with various environments. Complex maze environments are common in the potential application scenarios of different mobile robots. This article proposes a novel motion planner named the rapidly exploring random tree based Gaussian process motion planner 2, which aims to tackle the motion planning problem for mobile robots in complex maze environments. To be more specific, the proposed motion planner successfully combines the advantages of a trajectory optimisation motion planning algorithm named the Gaussian process motion planner 2 and a sampling-based motion planning algorithm named the rapidly exploring random tree. To validate the performance and practicability of the proposed motion planner, we have tested it in several simulations in the Matrix laboratory and applied it on a marine mobile robot in a virtual scenario in the Robotic operating system.

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