Safe Interval Motion Planning for Quadrotors in Dynamic Environments

要約

動的環境での軌跡の生成は、特に空間的領域の非概念性のため、四重装置にとって重要な課題を提示します。
多くの既存の方法は、簡素化された静的環境を想定するか、リアルタイムで最適なソリューションを作成するのに苦労しています。
この作業では、動的環境でのナビゲーションのための効率的な安全なインターバルモーションプランニングフレームワークを提案します。
安全な間隔とは、特定の構成が安全な時間枠を指します。
私たちのアプローチは、2段階のプロセスを通じて軌跡の生成に対処します。フロントエンドグラフ検索ステップに続いて、バックエンド勾配ベースの最適化が続きます。
動的接続された可視性グラフを構築し、安全な間隔と時間的回廊内に低い次数の動的境界を組み込むことにより、完全性と最適性を確保します。
局所的な最小値を回避するために、空間的トポロジーの等価性を完全に評価するために、均一な時間的視認性変形（UTVD）を提案します。
Bスプライン曲線を使用した軌跡を表し、勾配ベースの最適化を適用して、空間的廊下内の静的および移動障害物を操作します。
シミュレーションと現実世界の実験を通じて、私たちの方法は、密度レベルが異なる環境で95％を超える成功率を達成し、他のアプローチのパフォーマンスを超えて、非常に動的な環境での実用的な展開の可能性を実証できることを示しています。

要約(オリジナル)

Trajectory generation in dynamic environments presents a significant challenge for quadrotors, particularly due to the non-convexity in the spatial-temporal domain. Many existing methods either assume simplified static environments or struggle to produce optimal solutions in real-time. In this work, we propose an efficient safe interval motion planning framework for navigation in dynamic environments. A safe interval refers to a time window during which a specific configuration is safe. Our approach addresses trajectory generation through a two-stage process: a front-end graph search step followed by a back-end gradient-based optimization. We ensure completeness and optimality by constructing a dynamic connected visibility graph and incorporating low-order dynamic bounds within safe intervals and temporal corridors. To avoid local minima, we propose a Uniform Temporal Visibility Deformation (UTVD) for the complete evaluation of spatial-temporal topological equivalence. We represent trajectories with B-Spline curves and apply gradient-based optimization to navigate around static and moving obstacles within spatial-temporal corridors. Through simulation and real-world experiments, we show that our method can achieve a success rate of over 95% in environments with different density levels, exceeding the performance of other approaches, demonstrating its potential for practical deployment in highly dynamic environments.

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