Adaptive Dual-Headway Unicycle Pose Control and Motion Prediction for Optimal Sampling-Based Feedback Motion Planning

要約

非ホロノミックに拘束された移動ロボットや自律走行車の安全、スムーズ、最適な動作計画は、物流、モビリティ、サービス産業において信頼性が高く、シームレスで効率的な自律性を実現するために不可欠です。
このようなアプリケーション設定の多くでは、動作が制限された一輪車などの非ホロノミック ロボットは、着替え、駐車、積み込みエリアに近づくなど、指定された向きで特定の場所に近づくために、並進運動と方向運動の両方を正確に計画および制御する必要があります。
この論文では、一輪車のポーズの前に適応的に配置された車頭点とゴールポーズの後ろにある尾行点を活用することにより、新しいデュアル車道一輪車の姿勢制御方法を紹介します。
要約すると、一輪車ロボットは継続的に前進点をたどり、ゴールポーズの尾行点を追跡し、ゴール位置に向かう尾行点の漸近運動により、一輪車ロボットが正しい向きでゴール位置に近づくようにガイドされます。
デュアルヘッドウェイ一輪車の姿勢制御のシンプルで直観的な幾何学構造により、閉ループ一輪車の動作軌道に拘束された明示的な凸フィードバック動作予測が可能になり、迅速かつ正確な安全性検証が可能になります。
障害物の周囲で最適なサンプリングベースの動作計画を行うためのデュアルヘッドウェイ一輪車制御のアプリケーションを紹介します。
数値シミュレーションでは、最小限の移動と旋回の労力で滑らかな動きを生成する点で、デュアルヘッドウェイの並進距離と配向距離を使用した最適な一輪車の運動計画が、ユークリッド並進距離とコサイン配向距離よりも大幅に優れていることを示します。

要約(オリジナル)

Safe, smooth, and optimal motion planning for nonholonomically constrained mobile robots and autonomous vehicles is essential for achieving reliable, seamless, and efficient autonomy in logistics, mobility, and service industries. In many such application settings, nonholonomic robots, like unicycles with restricted motion, require precise planning and control of both translational and orientational motion to approach specific locations in a designated orientation, such as for approaching changing, parking, and loading areas. In this paper, we introduce a new dual-headway unicycle pose control method by leveraging an adaptively placed headway point in front of the unicycle pose and a tailway point behind the goal pose. In summary, the unicycle robot continuously follows its headway point, which chases the tailway point of the goal pose and the asymptotic motion of the tailway point towards the goal position guides the unicycle robot to approach the goal location with the correct orientation. The simple and intuitive geometric construction of dual-headway unicycle pose control enables an explicit convex feedback motion prediction bound on the closed-loop unicycle motion trajectory for fast and accurate safety verification. We present an application of dual-headway unicycle control for optimal sampling-based motion planning around obstacles. In numerical simulations, we show that optimal unicycle motion planning using dual-headway translation and orientation distances significantly outperforms Euclidean translation and cosine orientation distances in generating smooth motion with minimal travel and turning effort.

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