DRPA-MPPI: Dynamic Repulsive Potential Augmented MPPI for Reactive Navigation in Unstructured Environments

要約

非構造化された環境でのリアクティブなモバイルロボットナビゲーションは、ロボットが以前に計画されていた軌跡を無効にする予期しない障害に遭遇すると困難です。
モデル予測パス積分制御（MPPI）は、リアクティブな計画を可能にしますが、障害物近くの局所的な最小トラップにつながる限られた予測視野に依然として苦しんでいます。
現在のソリューションは、ヒューリスティックなコスト設計またはシナリオ固有の事前トレーニングに依存しており、多くの場合、新しい環境への適応性を制限しています。
動的な反発潜在的拡張MPPI（DRPA-MPPI）を導入し、予測された軌跡の潜在的な閉じ込めを動的に検出します。
ローカルミニマを検出すると、DRPA-MPPIは、標準の目標指向の最適化と、ローカルミニマから反発力を生成する修正コスト関数を自動的に切り替えます。
シミュレートされた障害物が豊富な環境での包括的なテストにより、DRPA-MPPIの優れたナビゲーションパフォーマンスと安全性が、計算負担が少ない従来の方法と比較して確認されます。

要約(オリジナル)

Reactive mobile robot navigation in unstructured environments is challenging when robots encounter unexpected obstacles that invalidate previously planned trajectories. Model predictive path integral control (MPPI) enables reactive planning, but still suffers from limited prediction horizons that lead to local minima traps near obstacles. Current solutions rely on heuristic cost design or scenario-specific pre-training, which often limits their adaptability to new environments. We introduce dynamic repulsive potential augmented MPPI (DRPA-MPPI), which dynamically detects potential entrapments on the predicted trajectories. Upon detecting local minima, DRPA-MPPI automatically switches between standard goal-oriented optimization and a modified cost function that generates repulsive forces away from local minima. Comprehensive testing in simulated obstacle-rich environments confirms DRPA-MPPI’s superior navigation performance and safety compared to conventional methods with less computational burden.

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