Multi-layer Motion Planning with Kinodynamic and Spatio-Temporal Constraints

要約

キノダイナミックと空間的制約の両方を満たすパスを計算するための新しい多層計画アプローチを提案します。
3部構成のフレームワークは、最初に空間制約を満たすための潜在的なシーケンスを確立し、それらを使用して幾何学的なリードパスを計算します。
このパスは、漸近的に最適なサンプリングベースの運動力学プランナーを導きます。これにより、STL堅牢性のコストが最小限に抑えられ、時空間および運動力学的制約が共同で満たされます。
実験では、速度制御されたアッカーマンカーモデルで方法をテストし、以前のARTと比較して有意な効率の向上を示します。
さらに、私たちの方法は、以前の方法が実証していなかったクロスオーバーなど、複雑なパス操作を生成することができます。

要約(オリジナル)

We propose a novel, multi-layered planning approach for computing paths that satisfy both kinodynamic and spatiotemporal constraints. Our three-part framework first establishes potential sequences to meet spatial constraints, using them to calculate a geometric lead path. This path then guides an asymptotically optimal sampling-based kinodynamic planner, which minimizes an STL-robustness cost to jointly satisfy spatiotemporal and kinodynamic constraints. In our experiments, we test our method with a velocity-controlled Ackerman-car model and demonstrate significant efficiency gains compared to prior art. Additionally, our method is able to generate complex path maneuvers, such as crossovers, something that previous methods had not demonstrated.

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