Efficient Avoidance of Ellipsoidal Obstacles with Model Predictive Control for Mobile Robots and Vehicles

要約

モバイル ロボットの実世界のアプリケーションでは、衝突回避が非常に重要です。
通常、制約のある環境でのグローバル モーション プランニングは、高レベルの制御スキームを通じて対処されます。
ただし、ローカル衝突回避をロボットの動作制御にさらに統合すると、大きな利点が得られます。
たとえば、ローカル衝突回避と制御を分離する 2 段階のアプローチから生じる可能性のあるヒューリスティックと保守主義への依存を軽減します。
さらに、モデル予測制御 (MPC) を使用すると、局所的な衝突回避、ロボットのダイナミクス、および作動の制約を組み合わせて考慮することで、ロボットの可能性を最大限に活用できます。
これに関連して、本論文は車輪付き移動ロボットの障害物回避に焦点を当てており、ロボットと障害物の占有体積の両方が楕円体としてモデル化されています。
この目的を達成するために、任意の楕円体に対して機能する計算効率の高いオーバーラップ テストが実行され、MPC フレームワークに新たに統合されます。
私たちは、平面内を移動するロボットに合わせた特に効率的な実装を提案します。
提案された障害物回避 MPC の機能は、シミュレーションによって 2 つの例示的なタイプの運動学について実証されます。
現実世界の車輪付き移動ロボットを使用したハードウェア実験では、現実への移行性とリアルタイムの適用性が示されています。
楕円体障害物回避に対する一般的な計算アプローチは、3 次元シナリオだけでなく、他のロボット システムや車両にも適用できます。

要約(オリジナル)

In real-world applications of mobile robots, collision avoidance is of critical importance. Typically, global motion planning in constrained environments is addressed through high-level control schemes. However, additionally integrating local collision avoidance into robot motion control offers significant advantages. For instance, it reduces the reliance on heuristics and conservatism that can arise from a two-stage approach separating local collision avoidance and control. Moreover, using model predictive control (MPC), a robot’s full potential can be harnessed by considering jointly local collision avoidance, the robot’s dynamics, and actuation constraints. In this context, the present paper focuses on obstacle avoidance for wheeled mobile robots, where both the robot’s and obstacles’ occupied volumes are modeled as ellipsoids. To this end, a computationally efficient overlap test, that works for arbitrary ellipsoids, is conducted and novelly integrated into the MPC framework. We propose a particularly efficient implementation tailored to robots moving in the plane. The functionality of the proposed obstacle-avoiding MPC is demonstrated for two exemplary types of kinematics by means of simulations. A hardware experiment using a real-world wheeled mobile robot shows transferability to reality and real-time applicability. The general computational approach to ellipsoidal obstacle avoidance can also be applied to other robotic systems and vehicles as well as three-dimensional scenarios.

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