Sandwich Approach for Motion Planning and Control

要約

この論文では、流体力学の基礎に触発された、障害物が多い環境におけるロボットの動作計画と制御のための新しいアプローチを開発します。
動作計画については、ランダムなサイズと形状の任意の障害物を備えた動作空間と、測地的に変化する距離と制約された遷移を備えた障害物のない計画空間との間の新しい変換を提案します。
次に、計画空間上に分布する均一なグリッド上で A* 探索を行うことにより、ロボットの望ましい軌道を取得します。
計画空間上で A* 検索を実装すると、運動空間上での既存の A* 検索と比較して、より短いパスを生成できることを示します。
軌道追跡については、計画と制御の安全要件を強化する、線形等式および不等式の安全制約を備えた MPC ベースの軌道追跡制御を提案します。

要約(オリジナル)

This paper develops a new approach for robot motion planning and control in obstacle-laden environments that is inspired by fundamentals of fluid mechanics. For motion planning, we propose a novel transformation between motion space, with arbitrary obstacles of random sizes and shapes, and an obstacle-free planning space with geodesically-varying distances and constrained transitions. We then obtain robot desired trajectory by A* searching over a uniform grid distributed over the planning space. We show that implementing the A* search over the planning space can generate shorter paths when compared to the existing A* searching over the motion space. For trajectory tracking, we propose an MPC-based trajectory tracking control, with linear equality and inequality safety constraints, enforcing the safety requirements of planning and control.

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