Fillet-based RRT*: A Rapid Convergence Implementation of RRT* for Curvature Constrained Vehicles

要約

ランダム ツリー (RRT) を迅速に探索することは、複雑なモーション プランニングの問題に対する実行可能なソリューションを迅速に見つけるのに効果的であることが証明されています。
RRT* は RRT アルゴリズムの拡張であり、直線モーション プリミティブを使用する場合に確率的漸近最適性を保証します。
この作業は、モーション プリミティブとしてフィレットを使用する RRT および RRT* の拡張機能を提供し、計画時にパスの曲率の制約を考慮することができます。
2 つのフィレットが作成されます。1 つは円弧を使用して最大曲率の制約を尊重するパスを生成する円弧ベースのフィレットで、もう 1 つはベジエ曲線を使用して曲率連続性要件をさらに尊重するスプライン ベースのフィレットです。
これらのフィレットを使用したプランニングは、Dubin のパス モーション プリミティブを使用した RRT* のパフォーマンスをはるかに上回り、直線パス プリミティブを使用したプランニングのパフォーマンスに近づいています。
非ホロノミック モーション プランニングの収束を加速するために、パス サンプリング ヒューリスティックも導入されています。
確立された RRT* アプローチとの比較は、Open Motion Planning Library (OMPL) を使用して行われます。

要約(オリジナル)

Rapidly exploring random trees (RRTs) have proven effective in quickly finding feasible solutions to complex motion planning problems. RRT* is an extension of the RRT algorithm that provides probabilistic asymptotic optimality guarantees when using straight-line motion primitives. This work provides extensions to RRT and RRT* that employ fillets as motion primitives, allowing path curvature constraints to be considered when planning. Two fillets are developed, an arc-based fillet that uses circular arcs to generate paths that respect maximum curvature constraints and a spline-based fillet that uses Bezier curves to additionally respect curvature continuity requirements. Planning with these fillets is shown to far exceed the performance of RRT* using Dubin’s path motion primitives, approaching the performance of planning with straight-line path primitives. Path sampling heuristics are also introduced to accelerate convergence for nonholonomic motion planning. Comparisons to established RRT* approaches are made using the Open Motion Planning Library (OMPL).

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