Real-Time-Feasible Collision-Free Motion Planning For Ellipsoidal Objects

要約

衝突のない軌跡のオンライン計画は、ロボット工学と自動運転の自動車アプリケーションの基本的なタスクです。
このペーパーでは、微分可能な制約を使用して、楕円形のオブジェクト間の衝突回避を再訪します。
楕円体の中心点間のベクトルのエンドポイントが楕円体のミンコフスキー合計の内部にある場合にのみ、2つの楕円体が重複しません。
この条件は、Minkowski Sumのパラメトリックな過剰近接を使用して配合されます。
結果として生じる衝突回避制約は、最適な制御問題（OCP）に含まれ、分離ハイパープレーンアプローチと比較して評価されます。
Minkowski-sumの定式化は、実験では計算的に効率的であることを観察するだけでなく、暖かいスタートの軌跡に基づいた事前に決定された過剰承認パラメーターを使用すると、最適性の非常に限られた増加につながることも観察します。
これにより、モデル予測制御（MPC）を使用した衝突のないモーション計画のための新しいリアルタイムスキームが生まれます。
リアルタイムの実現可能性と制約定式化の有効性の両方が、挑戦的な現実世界の実験で実証されています。

要約(オリジナル)

Online planning of collision-free trajectories is a fundamental task for robotics and self-driving car applications. This paper revisits collision avoidance between ellipsoidal objects using differentiable constraints. Two ellipsoids do not overlap if and only if the endpoint of the vector between the center points of the ellipsoids does not lie in the interior of the Minkowski sum of the ellipsoids. This condition is formulated using a parametric over-approximation of the Minkowski sum, which can be made tight in any given direction. The resulting collision avoidance constraint is included in an optimal control problem (OCP) and evaluated in comparison to the separating-hyperplane approach. Not only do we observe that the Minkowski-sum formulation is computationally more efficient in our experiments, but also that using pre-determined over-approximation parameters based on warm-start trajectories leads to a very limited increase in suboptimality. This gives rise to a novel real-time scheme for collision-free motion planning with model predictive control (MPC). Both the real-time feasibility and the effectiveness of the constraint formulation are demonstrated in challenging real-world experiments.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google