Traversability-aware path planning in dynamic environments

要約

障害物を動かす環境での計画は、ロボット工学における重要な課題のままです。
多くの作業は、障害物密度の高いスペースでのナビゲーションとパス計画に焦点を当てていますが、そのような混雑した領域を横断することは、代替ルートを選択することで回避できることがよくあります。
このホワイトペーパーでは、動的環境のパスを計算し、混雑した地域を避けるパス計画方法であるTraversability-Aware FMM（TR-FMM）を紹介します。
この方法は2つのステップで動作します。まず、環境を離散化し、領域とその分布を識別します。
第二に、障害物のリスクと目標偏差の両方を最小限に抑えることを目指して、地域の通過性を計算します。
その後、パスは、より高い移動性のある領域を介して波面を伝播することによって計算されます。
シミュレートされた現実世界の実験は、このアプローチが障害のある地域からロボットを遠ざけながら、目標から不必要な逸脱を減らすことにより、大幅な安全性を高めることを示しています。

要約(オリジナル)

Planning in environments with moving obstacles remains a significant challenge in robotics. While many works focus on navigation and path planning in obstacle-dense spaces, traversing such congested regions is often avoidable by selecting alternative routes. This paper presents Traversability-aware FMM (Tr-FMM), a path planning method that computes paths in dynamic environments, avoiding crowded regions. The method operates in two steps: first, it discretizes the environment, identifying regions and their distribution; second, it computes the traversability of regions, aiming to minimize both obstacle risks and goal deviation. The path is then computed by propagating the wavefront through regions with higher traversability. Simulated and real-world experiments demonstrate that the approach enhances significant safety by keeping the robot away from regions with obstacles while reducing unnecessary deviations from the goal.

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