GP-Frontier for Local Mapless Navigation

要約

私たちは、マップを構築せずにロボットを目標に向かってローカルにナビゲートするために使用できるガウス プロセス フロンティア (GP フロンティア) と呼ばれる新しいフロンティア概念を提案します。
GP-Frontier は、スパース ガウス プロセスの効率的な変形の不確実性評価に基づいて構築されています。
GP-Frontier は、ローカル測距センシング測定のみに基づいて、既知環境と未知環境の両方でナビゲーションに使用できます。
提案された方法は集中的な評価を通じて検証され、その結果は、GP-Frontier が安全かつ永続的な方法でロボットをナビゲートできること、つまり、ロボットが地図やパス プランナーに依存せずに最もオープンな空間を移動する (したがって、衝突のリスクが軽減される) ことができることを示しています。

要約(オリジナル)

We propose a new frontier concept called the Gaussian Process Frontier (GP-Frontier) that can be used to locally navigate a robot towards a goal without building a map. The GP-Frontier is built on the uncertainty assessment of an efficient variant of sparse Gaussian Process. Based only on local ranging sensing measurement, the GP-Frontier can be used for navigation in both known and unknown environments. The proposed method is validated through intensive evaluations, and the results show that the GP-Frontier can navigate the robot in a safe and persistent way, i.e., the robot moves in the most open space (thus reducing the risk of collision) without relying on a map or a path planner.

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