From NLVO to NAO: Reactive Robot Navigation using Velocity and Acceleration Obstacles

要約

このペーパーでは、挑戦的な動的環境でのロボットナビゲーションの新しいアプローチを紹介します。
提案された方法は、非線形軌道に沿って移動する障害を説明するために、非線形速度障害物（NLVO）に拡張された速度障害（VO）の概念に基づいています。
NLVOは、この論文では、速度と加速制約を説明する加速障害（AO）および非線形加速障害（NAO）に拡張されています。
マルチロボットナビゲーションは、すべてのロボットで同じ回避アルゴリズムを使用することにより実現されます。
各時間ステップで、すべてのロボットの軌跡は、現在の速度と加速度に基づいて予測され、それぞれのNLVO、AO、およびNAOの計算が可能になります。
AOとNAOの導入により、NLVOのみで実行できるよりも優れたロボットの動的制約を説明する安全な回避策の生成が可能になります。
このペーパーでは、挑戦的な環境でのロボットナビゲーションにAOとNAOの使用を示しています。
AOとNAOを使用すると、ロボットの運動学とその動的制約を直接考慮しながら、同時リアルタイムの衝突回避を可能にすることが示されています。
提示されたアプローチにより、リアクティブで効率的なナビゲーションが可能になり、複雑な動的環境で動作する自律車両の潜在的なアプリケーションが可能になります。

要約(オリジナル)

This paper introduces a novel approach for robot navigation in challenging dynamic environments. The proposed method builds upon the concept of Velocity Obstacles (VO) that was later extended to Nonlinear Velocity Obstacles (NLVO) to account for obstacles moving along nonlinear trajectories. The NLVO is extended in this paper to Acceleration Obstacles (AO) and Nonlinear Acceleration Obstacles (NAO) that account for velocity and acceleration constraints. Multi-robot navigation is achieved by using the same avoidance algorithm by all robots. At each time step, the trajectories of all robots are predicted based on their current velocity and acceleration to allow the computation of their respective NLVO, AO and NAO. The introduction of AO and NAO allows the generation of safe avoidance maneuvers that account for the robot dynamic constraints better than could be done with the NLVO alone. This paper demonstrates the use of AO and NAO for robot navigation in challenging environments. It is shown that using AO and NAO enables simultaneous real-time collision avoidance while accounting for robot kinematics and a direct consideration of its dynamic constraints. The presented approach enables reactive and efficient navigation, with potential application for autonomous vehicles operating in complex dynamic environments.

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