NEPTUNE: Non-Entangling Planning for Multiple Tethered Unmanned Vehicles

要約

複数のロボットの軌道計画と単一の連結ロボットの経路計画に関する最近の進歩にもかかわらず、絡み合うことなく個々のターゲットに到達するための複数の連結ロボットの計画は依然として困難な問題です。
このホワイト ペーパーでは、この問題に対処するための完全なアプローチを紹介します。
まず、ホモトピーのマルチロボットテザー認識表現を提案します。これを使用して、潜在的な経路の実現可能性と安全性を (1) 経路をたどるターゲットに到達するために必要なケーブル長、および (2
) 他のロボットのケーブルとの絡み合いのリスク。
次に、提案された表現は、グラフベースの運動力学的軌道ファインダーと最適化ベースの軌道改良を含む分散型のオンライン計画フレームワークに適用され、もつれのない、衝突のない、動的に実行可能な軌道を生成します。
提案されたホモトピー表現の効率は、既存の単一および複数のつながれたロボット計画アプローチと比較されます。
最大 8 台の UAV を使用したシミュレーションは、絡み合い防止とそのリアルタイム機能におけるアプローチの有効性を示しています。
3 つつながれた UAV を使用した飛行実験は、提示されたアプローチの実用性を検証します。

要約(オリジナル)

Despite recent progress on trajectory planning of multiple robots and path planning of a single tethered robot, planning of multiple tethered robots to reach their individual targets without entanglements remains a challenging problem. In this paper, we present a complete approach to address this problem. Firstly, we propose a multi-robot tether-aware representation of homotopy, using which we can efficiently evaluate the feasibility and safety of a potential path in terms of (1) the cable length required to reach a target following the path, and (2) the risk of entanglements with the cables of other robots. Then, the proposed representation is applied in a decentralized and online planning framework that includes a graph-based kinodynamic trajectory finder and an optimization-based trajectory refinement, to generate entanglement-free, collision-free and dynamically feasible trajectories. The efficiency of the proposed homotopy representation is compared against existing single and multiple tethered robot planning approaches. Simulations with up to 8 UAVs show the effectiveness of the approach in entanglement prevention and its real-time capabilities. Flight experiments using 3 tethered UAVs verify the practicality of the presented approach.

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