Risk-Aware Navigation for Mobile Robots in Unknown 3D Environments

要約

未知の 3D 環境での自律ナビゲーションは、インテリジェント交通機関にとって重要な問題ですが、依然として未解決の問題です。
従来、ナビゲーションのリスクは障害物との衝突を軽減することに重点が置かれており、衝突によって引き起こされるさまざまな程度の危害は無視されてきました。
これに関連して、我々は、軽度の衝突を含む環境との相互作用を直接処理することを目的とした、新しいリスク認識型ナビゲーション フレームワークを提案します。
衝突の結果としてロボットの車輪が吸収する最大位置エネルギーを定量化する、物理的に解釈可能なリスク関数を導入します。
ナビゲーションにおけるこの物理的リスクを考慮することで、私たちのアプローチは、速度の段差や小さな道路の縁石など、ロボットが対処できる状況の範囲を大幅に広げます。
このフレームワークを使用すると、安全性を確保するだけでなく、環境との相互作用から生じるリスクにも積極的に対処する安全な軌道を計画することができます。

要約(オリジナル)

Autonomous navigation in unknown 3D environments is a key issue for intelligent transportation, while still being an open problem. Conventionally, navigation risk has been focused on mitigating collisions with obstacles, neglecting the varying degrees of harm that collisions can cause. In this context, we propose a new risk-aware navigation framework, whose purpose is to directly handle interactions with the environment, including those involving minor collisions. We introduce a physically interpretable risk function that quantifies the maximum potential energy that the robot wheels absorb as a result of a collision. By considering this physical risk in navigation, our approach significantly broadens the spectrum of situations that the robot can undertake, such as speed bumps or small road curbs. Using this framework, we are able to plan safe trajectories that not only ensure safety but also actively address the risks arising from interactions with the environment.

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