Enabling Robots to Autonomously Search Dynamic Cluttered Post-Disaster Environments

要約

ロボットは、人間からの危険なSARタスクを自律的に引き継ぐことができる場合に備えて、別のレベルへの災害対応で捜索救助（SAR）をもたらします。
自律的なSARロボットの主な課題は、静的および動く障害を避けながら、不確実性を備えた乱雑な環境で安全にナビゲートすることです。
SARロボットの名目上（不確実性がないと仮定）衝突のない軌道を提供する計算効率的なヒューリスティックモーションプランニングシステムと、ロボットを操縦してこの参照軌道を追跡し、不確実性の影響を考慮してロボットを操縦する、動的で不確実な環境におけるSARロボットの統合制御フレームワークを提案します。
制御アーキテクチャは、安全を含むハード制約を処理しながら、さまざまなSAR目標間のバランスの取れたトレードオフを保証します。
この論文に示されているさまざまなコンピューターベースのシミュレーションの結果は、提案された統合制御アーキテクチャの有意なパフォーマンス（最大42.3％）を示しました。

要約(オリジナル)

Robots will bring search and rescue (SaR) in disaster response to another level, in case they can autonomously take over dangerous SaR tasks from humans. A main challenge for autonomous SaR robots is to safely navigate in cluttered environments with uncertainties, while avoiding static and moving obstacles. We propose an integrated control framework for SaR robots in dynamic, uncertain environments, including a computationally efficient heuristic motion planning system that provides a nominal (assuming there are no uncertainties) collision-free trajectory for SaR robots and a robust motion tracking system that steers the robot to track this reference trajectory, taking into account the impact of uncertainties. The control architecture guarantees a balanced trade-off among various SaR objectives, while handling the hard constraints, including safety. The results of various computer-based simulations, presented in this paper, showed significant out-performance (of up to 42.3%) of the proposed integrated control architecture compared to two commonly used state-of-the-art methods (Rapidly-exploring Random Tree and Artificial Potential Function) in reaching targets (e.g., trapped victims in SaR) safely, collision-free, and in the shortest possible time.

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