DWA-3D: A Reactive Planner for Robust and Efficient Autonomous UAV Navigation in Confined Environments

要約

さまざまな業界で無人航空機（UAV）の影響が高まっているにもかかわらず、現在の利用可能なソリューションのほとんどは、安全に障害物の外観に対処するための堅牢な自律ナビゲーションシステムを欠いています。
この作業は、乱雑な環境と移動する狭い部屋のために、安全で高い機動性が必要なシナリオで自律的なUAV計画とナビゲーションを実行するアプローチを提示します。
このシステムは、RRT*グローバルプランナーと、2Dロボットのよく知られているDWAメソッドの拡張である新たに提案されたリアクティブプランナーであるDWA-3Dを組み合わせています。
目的関数のパラメーターを最適化し、それらを調整するための古典的な困難を緩和するための理論的帝国の方法を提供します。
オンボードLIDARは、3Dポイントクラウドを提供します。これは、計画およびナビゲーションの決定が行われるOctomapに投影されます。
以前のマップはありません。
システムは、Octomapに含まれる現在および過去のLidar情報から、オンラインでマップを構築および更新します。
システムを検証し、関連するパラメーターの微調整を取得するために、広範な実世界の実験が実施されました。
これらの実験により、すべてのテストされたシナリオで安全な動作を保証する一連の価値を提供することができました。
2つのパラメーターを重み付けするだけで、水平パスアライメントまたは垂直（高さ）追跡のいずれかを優先して、それぞれ垂直または横方向の回避を強化します。
さらに、DWA-3Dの提案は、グローバルプランナーがいなくても、ドローンのサイズを考慮していないプランナーがいない場合でも、うまくナビゲートすることができます。
最後に、実施された実験では、提案されたパラメーターを使用した計算時間は境界が境界されているだけでなく、シナリオの複雑さに関係なく、40ミリ秒ほど安定したままであることが示されています。

要約(オリジナル)

Despite the growing impact of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) across various industries, most of current available solutions lack for a robust autonomous navigation system to deal with the appearance of obstacles safely. This work presents an approach to perform autonomous UAV planning and navigation in scenarios in which a safe and high maneuverability is required, due to the cluttered environment and the narrow rooms to move. The system combines an RRT* global planner with a newly proposed reactive planner, DWA-3D, which is the extension of the well known DWA method for 2D robots. We provide a theoretical-empirical method for adjusting the parameters of the objective function to optimize, easing the classical difficulty for tuning them. An onboard LiDAR provides a 3D point cloud, which is projected on an Octomap in which the planning and navigation decisions are made. There is not a prior map; the system builds and updates the map online, from the current and the past LiDAR information included in the Octomap. Extensive real-world experiments were conducted to validate the system and to obtain a fine tuning of the involved parameters. These experiments allowed us to provide a set of values that ensure safe operation across all the tested scenarios. Just by weighting two parameters, it is possible to prioritize either horizontal path alignment or vertical (height) tracking, resulting in enhancing vertical or lateral avoidance, respectively. Additionally, our DWA-3D proposal is able to navigate successfully even in absence of a global planner or with one that does not consider the drone’s size. Finally, the conducted experiments show that computation time with the proposed parameters is not only bounded but also remains stable around 40 ms, regardless of the scenario complexity.

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