Improved Corner Cutting Constraints for Mixed-Integer Motion Planning of a Differential Drive Micro-Mobility Vehicle

要約

このペーパーでは、ディファレンシャルドライブマイクロモビリティプラットフォームのモーション計画の問題に対処します。
このクラスの車両は、構造化された環境で乗客と商品の小距離輸送を実行するように設計されています。
私たちのアプローチは、混合整数線形プログラミング（MILP）を活用して、車両の運動学とダイナミクスを考慮して、グローバルな最適な衝突のない軌道を計算します。
サンプル間衝突回避のための新しい制約を提案し、ピックアップと配信ミッション、およびモンテカルロシミュレーションの統計分析を使用してその有効性を実証します。
結果は、2つの最先端のアプローチと比較した場合、時間の支出と制御努力の観点から、新しい定式化が最良の軌跡を提供することを示しています。

要約(オリジナル)

This paper addresses the problem of motion planning for differential drive micro-mobility platforms. This class of vehicle is designed to perform small-distance transportation of passengers and goods in structured environments. Our approach leverages mixed-integer linear programming (MILP) to compute global optimal collision-free trajectories taking into account the kinematics and dynamics of the vehicle. We propose novel constraints for intersample collision avoidance and demonstrate its effectiveness using pick-up and delivery missions and statistical analysis of Monte Carlo simulations. The results show that the novel formulation provides the best trajectories in terms of time expenditure and control effort when compared to two state-of-the-art approaches.

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