Exploiting Euclidean Distance Field Properties for Fast and Safe 3D planning with a modified Lazy Theta*

要約

グラフ検索プランナーは、文献の3Dパス計画に広く使用されており、ユークリッド距離フィールド（EDF）が環境の表現としてますます使用されています。
しかし、私たちの知る限り、EDFのヒューリスティック計画への統合は、ゆるく結合されたファッションで行われ、計画プロセスを加速/改善し、結果の軌跡の安全マージンを強化するために使用できるEDFプロパティを却下します。
このホワイトペーパーでは、EDFプロパティを悪用する挑戦的な3D環境における空中ロボットの修正された怠zyなシータ*計画アルゴリズムに基づいた高速グラフ検索プランナーを紹介します。
提案されたプランナーは、パスの滑らかさと安全性の観点から、古典的なグラフ検索プランナーよりも優れています。
EDFを環境表現として統合し、ポスト処理方法の使用を回避する高速で滑らかなパスを直接生成します。
また、EDFの分析特性を考慮して、視線のセグメントに沿ったEDFコストの近似を取得し、計算時間に直接影響を与える視認性近隣の数を減らすことを検討します。
さらに、提案されているEDFベースのコスト関数が三角形の不等式を満たしていることを実証し、これにより、調査中の計算、したがって計算時間を削減することを実証します。
多くの実験と比較は、提案されたプランナーを評価および検証するために、屋内および屋外のシミュレーション環境に挑戦する3Dで実行されます。
結果は、これらの環境で効率的で安全なプランナーを示しています。

要約(オリジナル)

Graph search planners have been widely used for 3D path planning in the literature, and Euclidean Distance Fields (EDFs) are increasingly being used as a representation of the environment. However, to the best of our knowledge, the integration of EDFs into heuristic planning has been carried out in a loosely coupled fashion, dismissing EDF properties that can be used to accelerate/improve the planning process and enhance the safety margins of the resultant trajectories. This paper presents a fast graph search planner based on a modified Lazy Theta* planning algorithm for aerial robots in challenging 3D environments that exploits the EDF properties. The proposed planner outperforms classic graph search planners in terms of path smoothness and safety. It integrates EDFs as environment representation and directly generates fast and smooth paths avoiding the use of post-processing methods; it also considers the analytical properties of EDFs to obtain an approximation of the EDF cost along the line-of-sight segments and to reduce the number of visibility neighbours, which directly impacts the computation time. Moreover, we demonstrate that the proposed EDF-based cost function satisfies the triangle inequality, which reduces calculations during exploration and, hence, computation time. Many experiments and comparatives are carried out in 3D challenging indoor and outdoor simulation environments to evaluate and validate the proposed planner. The results show an efficient and safe planner in these environments.

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