Integration of a Graph-Based Path Planner and Mixed-Integer MPC for Robot Navigation in Cluttered Environments

要約

パスプランを更新する機能は、不確実な環境をナビゲートする自律モバイルロボットに必要な機能です。
このペーパーでは、ロボットの環境が部分的に知られている場合の多層計画および制御フレームワークを使用した再計画戦略を提案します。
内側軸グラフベースのプランナーは、グラフ内の各エッジが一意の廊下に対応する既知の障害に基づいたグローバルパスプランを定義します。
混合インテガーモデル予測制御（MPC）メソッドは、ローカル環境の非凸の説明を条件として、グローバルプランから派生した端子制約が実行不可能であるかどうかを検出します。
無効性検出は、内側軸グラフエッジ削除を介して効率的なグローバル再計画をトリガーするために使用されます。
提案された再計画戦略は実験的に実証されています。

要約(オリジナル)

The ability to update a path plan is a required capability for autonomous mobile robots navigating through uncertain environments. This paper proposes a re-planning strategy using a multilayer planning and control framework for cases where the robot’s environment is partially known. A medial axis graph-based planner defines a global path plan based on known obstacles where each edge in the graph corresponds to a unique corridor. A mixed-integer model predictive control (MPC) method detects if a terminal constraint derived from the global plan is infeasible, subject to a non-convex description of the local environment. Infeasibility detection is used to trigger efficient global re-planning via medial axis graph edge deletion. The proposed re-planning strategy is demonstrated experimentally.

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