Tracailer: An Efficient Trajectory Planner for Tractor-Trailer Vehicles in Unstructured Environments

要約

トラクタートレーラー車両（ロボット）は、運転可能なトラクターと、ヒッチを介して接続された1つ以上の非運転不能なトレーラーで構成されています。
典型的な車のようなロボットと比較して、トレーラーを追加すると、輸送能力が向上します。
ただし、これはまた、ロボットの複雑な運動学、高次元状態空間、および変形可能な構造により、モーション計画を複雑にします。
ロボットの運動学的制約を順守し、そのユニークな機能によってもたらされる課題に対処する安全で最適な軌跡を効率的に計画するために、このペーパーでは、トラクタートレーラーロボットの軽量でコンパクトで高次の滑らかな軌道表現を導入します。
それに基づいて、私たちは効率的に溶媒可能な時空間軌道最適化問題を設計します。
衝突回避の困難につながる変形可能な構造に対処するために、環境の衝突のない領域を完全に活用し、連続空間の軌跡に変形を直接適用します。
このアプローチでは、各最適化の前に衝突のないシードポイントを介して凸近似を使用して環境から安全な領域を構築する必要はありません。溶液スペースの損失を回避するため、最適化の初期値への依存性が低下します。
さらに、最適化の初期値を生成するために、マルチターミナルファストパス検索アルゴリズムが提案されています。
広範なシミュレーション実験は、我々のアプローチが既存のアルゴリズムと比較して効率の数倍の改善を達成すると同時に、曲率と軌道の持続時間を確保することを示しています。
屋内と屋外の両方のシナリオでの商品の輸送、積み込み、荷降ろしを含む実世界の実験は、私たちの方法の有効性をさらに検証します。
ソースコードは、https：//github.com/zju-fast-lab/tracailer/でアクセスできます。

要約(オリジナル)

The tractor-trailer vehicle (robot) consists of a drivable tractor and one or more non-drivable trailers connected via hitches. Compared to typical car-like robots, the addition of trailers provides greater transportation capability. However, this also complicates motion planning due to the robot’s complex kinematics, high-dimensional state space, and deformable structure. To efficiently plan safe, time-optimal trajectories that adhere to the kinematic constraints of the robot and address the challenges posed by its unique features, this paper introduces a lightweight, compact, and high-order smooth trajectory representation for tractor-trailer robots. Based on it, we design an efficiently solvable spatio-temporal trajectory optimization problem. To deal with deformable structures, which leads to difficulties in collision avoidance, we fully leverage the collision-free regions of the environment, directly applying deformations to trajectories in continuous space. This approach not requires constructing safe regions from the environment using convex approximations through collision-free seed points before each optimization, avoiding the loss of the solution space, thus reducing the dependency of the optimization on initial values. Moreover, a multi-terminal fast path search algorithm is proposed to generate the initial values for optimization. Extensive simulation experiments demonstrate that our approach achieves several-fold improvements in efficiency compared to existing algorithms, while also ensuring lower curvature and trajectory duration. Real-world experiments involving the transportation, loading and unloading of goods in both indoor and outdoor scenarios further validate the effectiveness of our method. The source code is accessible at https://github.com/ZJU-FAST-Lab/tracailer/.

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