Time-Optimal Path Planning in a Constant Wind for Uncrewed Aerial Vehicles using Dubins Set Classification

要約

旋回速度に制約のあるUAVの強風下における時間最適経路計画は、解決困難な問題であり、配備や現場での運用において重要である。これまでの研究では、一様な風条件下での最適極限経路として、直進区間と最大旋回区間からなるトロコイド経路区間を用いてきた。しかし、このような網羅的な探索は計算時間がかかる。本論文では、計算時間を短縮する方法を紹介する。これは、問題を空相対フレームで枠組みし、解を候補軌道のサブセット内に束縛することにより、トロコイド軌道の候補の数を減らすことで達成される。私たちの方法は、バング・ストレート・バング軌道における既存の方法と比較して、全体の計算を37.4%削減し、他のオンボードプロセスのための計算を解放し、多くのトロコイド経路を解くときに、大幅な総計算量の削減につながります。グローバルパスプランナーの枠組みの中で使用される場合、より高速な状態展開は、より速く解を見つけたり、より高品質なパスを計算するのに役立ちます。我々はまた、オープンソースのコードベースをC++パッケージとして公開している。ウェブサイトとデモは https://bradymoon.com/trochoids に、コードベースは https://github.com/castacks/trochoids に、ビデオは https://youtu.be/qOU5gI7JshI にある。

要約(オリジナル)

Time-optimal path planning in high winds for a turning-rate constrained UAV is a challenging problem to solve and is important for deployment and field operations. Previous works have used trochoidal path segments comprising straight and maximum-rate turn segments, as optimal extremal paths in uniform wind conditions. Current methods iterate over all candidate trochoidal trajectory types and select the one that is time-optimal; however, this exhaustive search can be computationally slow. In this paper, we introduce a method to decrease the computation time. This is achieved by reducing the number of candidate trochoidal trajectory types by framing the problem in the air-relative frame and bounding the solution within a subset of candidate trajectories. Our method reduces overall computation by 37.4% compared to pre-existing methods in Bang-Straight-Bang trajectories, freeing up computation for other onboard processes and can lead to significant total computational reductions when solving many trochoidal paths. When used within the framework of a global path planner, faster state expansions help find solutions faster or compute higher-quality paths. We also release our open-source codebase as a C++ package. The website and demo can be bound at https://bradymoon.com/trochoids, codebase at https://github.com/castacks/trochoids, and video at https://youtu.be/qOU5gI7JshI .

arxiv情報

著者 Brady Moon,Sagar Sachdev,Junbin Yuan,Sebastian Scherer
発行日 2023-11-03 00:26:48+00:00
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