Towards Optimizing a Convex Cover of Collision-Free Space for Trajectory Generation

要約

凸状のカバーを最適化するためのオンライン反復アルゴリズムを提案します。
凸カバーは、ポリトープの結合が障害物のない空間を表すようにポリトープのセットで構成されており、凸カバー内にあるロボットの軌跡を見つけることができます。
軌跡の最適化を促進するSFCを見つけるために、幾何学または運動学的プランナーによって初期化された指定されたウェイポイントを含む最大ボリュームの重複したポリトープを繰り返し見つけます。
ウェイポイントでの制約は、共同最適化問題の2つの交互段階に表示されます。これは、部分的に分布した変数を持つ新しいヒューリスティックベースの反復アルゴリズムによって解決されます。
さまざまなパラメーター化された環境を使用して、提案されたアルゴリズムの有効性を検証し、2段階のモーション計画のためのアプリケーションを示します。

要約(オリジナル)

We propose an online iterative algorithm to optimize a convex cover to under-approximate the free space for autonomous navigation to delineate Safe Flight Corridors (SFC). The convex cover consists of a set of polytopes such that the union of the polytopes represents obstacle-free space, allowing us to find trajectories for robots that lie within the convex cover. In order to find the SFC that facilitates trajectory optimization, we iteratively find overlapping polytopes of maximum volumes that include specified waypoints initialized by a geometric or kinematic planner. Constraints at waypoints appear in two alternating stages of a joint optimization problem, which is solved by a novel heuristic-based iterative algorithm with partially distributed variables. We validate the effectiveness of our proposed algorithm using a range of parameterized environments and show its applications for two-stage motion planning.

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