Autonomy Architectures for Safe Planning in Unknown Environments Under Budget Constraints

要約

ミッション計画は、多くの場合、複数のパス制約（すなわち、安全制約）および予算制約（つまり、リソース支出の制約）の下で制約された制御問題として策定できます。
アプリオリの未知の環境では、オフラインソリューションがすべての時間の制約を満たすことを確認することは、不可能ではないにしても困難な場合があります。
私たちの貢献は次のとおりです。1）以前の作業「ゲートキーパー」に基づいて構築するオンライン方法を提案し、ミッション全体で常にシステムの軌跡の予算の制約を満たします。
2）次に、アルゴリズムが再帰的に実行可能で正しいことを証明します。
3）最後に、ヒューリスティックに設計されたバックアップコントローラーを使用する代わりに、リソースの支出を最小限に抑え、予算の更新セットに到達するバックアップ軌道を構築するサンプリングベースの方法を提案します。
視覚的ランドマークで更新できるローカリゼーションエラーに対する予算の制約を伴うGNSS除去された環境で、固定翼UAVを使用したシミュレーションでのアプローチを実証します。

要約(オリジナル)

Mission planning can often be formulated as a constrained control problem under multiple path constraints (i.e., safety constraints) and budget constraints (i.e., resource expenditure constraints). In a priori unknown environments, verifying that an offline solution will satisfy the constraints for all time can be difficult, if not impossible. Our contributions are as follows: 1) We propose an online method, building on our previous work ‘gatekeeper’, to guarantee safety and satisfy budget constraints of the system trajectory at all times throughout a mission. 2) Next, we prove that our algorithm is recursively feasible and correct. 3) Finally, instead of using a heuristically designed backup controller, we propose a sampling-based method to construct backup trajectories that both minimize resource expenditure and reach budget renewal sets, in which path constraints are satisfied and the constrained resources are renewed. We demonstrate our approach in simulation with a fixed-wing UAV in a GNSS-denied environment with a budget constraint on localization error that can be renewed at visual landmarks.

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