Terrain-Aware Kinodynamic Planning with Efficiently Adaptive State Lattices for Mobile Robot Navigation in Off-Road Environments

要約

非フラットの地形を安全に横断するには、ロボットは計画された動きにおける地形の形の影響を説明する必要があります。
地形対応のモーションプランナーは、検索スペースのエッジのコストを比較検討するために、ポーズ、車両サスペンション、および地上標高マップの関数として、車両ロールとピッチの見積もりを使用します。
そのような情報を従来の2次元コストマップでエンコードすると、傾斜した地形からのロールおよびピッチの推定値に対する方向の影響を捉えることができないため、制限されています。
ここで提示された研究は、効率的に適応的な状態格子（EASL）に基づいて、組換え運動計画検索スペースの端にある運動力学情報をエンコードすることにより、この問題に対処します。
このアプローチは、運動力学的効率的な適応状態格子（KEASL）として説明されており、2つの方法で以前の表現とは異なります。
まず、この方法では、モーションプランニンググラフの拡張ノードで速度と加速制約と車両の方向の新しいエンコードを使用します。
第二に、このアプローチでは、グラフが組換えのままであることを可能にする方法で、検索中に各エッジに沿ったポーズに関連するロール、ピッチ、制約、および速度を評価するための追加の手順について説明します。
速度は、地形依存の速度制限の影響を受けるエッジの持続時間をより正確に推定するEulerian統合を使用して、反復的な双方向法を使用して計算されます。
ClearPath Robotics Warthogの無人地上車両での実際の実験は、非フラットの非構造化された環境で行われました。
これらの実験からの2093年の計画クエリの結果は、KEASLが地形依存の速度制約を満たすためにEASL計画を調整した場合の83.72％でEASLよりも効率的なルートを提供することを示しました。
計画されたルート間の相対的なランタイムと違いの分析がさらに提示されます。

要約(オリジナル)

To safely traverse non-flat terrain, robots must account for the influence of terrain shape in their planned motions. Terrain-aware motion planners use an estimate of the vehicle roll and pitch as a function of pose, vehicle suspension, and ground elevation map to weigh the cost of edges in the search space. Encoding such information in a traditional two-dimensional cost map is limiting because it is unable to capture the influence of orientation on the roll and pitch estimates from sloped terrain. The research presented herein addresses this problem by encoding kinodynamic information in the edges of a recombinant motion planning search space based on the Efficiently Adaptive State Lattice (EASL). This approach, which we describe as a Kinodynamic Efficiently Adaptive State Lattice (KEASL), differs from the prior representation in two ways. First, this method uses a novel encoding of velocity and acceleration constraints and vehicle direction at expanded nodes in the motion planning graph. Second, this approach describes additional steps for evaluating the roll, pitch, constraints, and velocities associated with poses along each edge during search in a manner that still enables the graph to remain recombinant. Velocities are computed using an iterative bidirectional method using Eulerian integration that more accurately estimates the duration of edges that are subject to terrain-dependent velocity limits. Real-world experiments on a Clearpath Robotics Warthog Unmanned Ground Vehicle were performed in a non-flat, unstructured environment. Results from 2093 planning queries from these experiments showed that KEASL provided a more efficient route than EASL in 83.72% of cases when EASL plans were adjusted to satisfy terrain-dependent velocity constraints. An analysis of relative runtimes and differences between planned routes is additionally presented.

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