Dom, cars don’t fly! — Or do they? In-Air Vehicle Maneuver for High-Speed Off-Road Navigation

要約

不均一な地形での攻撃的なオフロードナビゲーションの速度制限を押し上げると、車両が時々空中になることは避けられません。
時間に敏感なタスクの間、挑戦的な地形の上を飛ぶことができることは、慎重に回避したりゆっくりと交渉したりするのではなく、時間を節約できます。
ただし、ほとんどのオフロードの自律システムは、車両が常に地上にあるため、運用速度を制限するという仮定の下で動作します。
この論文では、高速オフロードナビゲーション中の空中車両操作のための新しいアプローチを紹介します。
物理学の原理と機械学習の両方を使用したハイブリッドフォワードの運動力学モデルに基づいて、固定硬化様式のサンプリングベースのモーションプランナーは、車両のスロットルとステアリングコマンドを使用して短い空中時枠内で正確な車両着陸ポーズとその導関数を保証します。
屋内と屋外の両方の空気内実験でアプローチをテストし、エラー駆動型制御方法と比較し、既存の地上車両コントロールを通じて正確でタイムリーな空中車両操作が可能であることを示します。

要約(オリジナル)

When pushing the speed limit for aggressive off-road navigation on uneven terrain, it is inevitable that vehicles may become airborne from time to time. During time-sensitive tasks, being able to fly over challenging terrain can also save time, instead of cautiously circumventing or slowly negotiating through. However, most off-road autonomy systems operate under the assumption that the vehicles are always on the ground and therefore limit operational speed. In this paper, we present a novel approach for in-air vehicle maneuver during high-speed off-road navigation. Based on a hybrid forward kinodynamic model using both physics principles and machine learning, our fixed-horizon, sampling-based motion planner ensures accurate vehicle landing poses and their derivatives within a short airborne time window using vehicle throttle and steering commands. We test our approach in extensive in-air experiments both indoors and outdoors, compare it against an error-driven control method, and demonstrate that precise and timely in-air vehicle maneuver is possible through existing ground vehicle controls.

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