Continuous-Time Line-of-Sight Constrained Trajectory Planning for 6-Degree of Freedom Systems

要約

知覚アルゴリズムは、現代の自律型スタックで遍在しており、現実の世界で動作するために必要な環境情報を提供します。
これらのアルゴリズムの多くは、信頼できる操作のためにロボットの視線（LOS）内に留まる必要があるキーポイントの可視性に依存しています。
このペーパーは、ロボットの動き中にそのようなキーポイントでLOSを維持するという課題に取り組んでいます。
さまざまなセンサーフットプリントへの適用性、任意の非線形システムダイナミクスへの適応性、およびロボットのパス全体でLOSの一定の施行を確保することにより、これらの問題に対処する新しい方法を提案します。
私たちの実験は、提案されたアプローチが、いくつかの代表的で挑戦的なシナリオにおける既存の最先端の方法と比較して、LOS違反とランタイムを大幅に削減することを達成することを示しています。

要約(オリジナル)

Perception algorithms are ubiquitous in modern autonomy stacks, providing necessary environmental information to operate in the real world. Many of these algorithms depend on the visibility of keypoints, which must remain within the robot’s line-of-sight (LoS), for reliable operation. This paper tackles the challenge of maintaining LoS on such keypoints during robot movement. We propose a novel method that addresses these issues by ensuring applicability to various sensor footprints, adaptability to arbitrary nonlinear system dynamics, and constant enforcement of LoS throughout the robot’s path. Our experiments show that the proposed approach achieves significantly reduced LoS violation and runtime compared to existing state-of-the-art methods in several representative and challenging scenarios.

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