要約
この研究では、障害物に対処しながら、制限された領域内で制御対象を正確かつ効率的にナビゲーションすることに取り組む、統合された最適化ベースの計画フレームワークを提案します。
我々は、2 つの衝突回避問題、つまり、オブジェクトが障害物と衝突しないこと、および拘束領域の境界と衝突しないことの処理に焦点を当てます。
オブジェクトまたは障害物は凸多面体と楕円体の結合として示され、拘束領域はそのような凸集合の交差として示されます。
これらの表現を使用すると、2 つの凸セットを分離する明示的な制約を定式化することによって、または凸セットが別の凸セットに必ず含まれるようにすることで衝突回避に取り組むことができます (それぞれ、分離制約と包含制約と呼ばれます)。
超平面分離定理を使用して微分可能な分離制約を定式化し、S 手続きと幾何学的手法を利用して滑らかな包含制約を定式化することを提案します。
最先端技術と比較して、提案された定式化により、非線形プログラムのサイズと、衝突回避制約の定式化に使用される補助変数のジオメトリベースの初期化の大幅な削減が可能になると述べます。
最後に、提案された統一計画フレームワークの有効性が、トラクター・トレーラー車両の自動駐車と曲線車線での追い越しという 2 つの状況で評価されます。
どちらの場合の結果も、既存の方法と比較して計算パフォーマンスが向上していることがわかります。
要約(オリジナル)
This study proposes a unified optimization-based planning framework that addresses the precise and efficient navigation of a controlled object within a constrained region, while contending with obstacles. We focus on handling two collision avoidance problems, i.e., the object not colliding with obstacles and not colliding with boundaries of the constrained region. The object or obstacle is denoted as a union of convex polytopes and ellipsoids, and the constrained region is denoted as an intersection of such convex sets. Using these representations, collision avoidance can be approached by formulating explicit constraints that separate two convex sets, or ensure that a convex set is contained in another convex set, referred to as separating constraints and containing constraints, respectively. We propose to use the hyperplane separation theorem to formulate differentiable separating constraints, and utilize the S-procedure and geometrical methods to formulate smooth containing constraints. We state that compared to the state of the art, the proposed formulations allow a considerable reduction in nonlinear program size and geometry-based initialization in auxiliary variables used to formulate collision avoidance constraints. Finally, the efficacy of the proposed unified planning framework is evaluated in two contexts, autonomous parking in tractor-trailer vehicles and overtaking on curved lanes. The results in both cases exhibit an improved computational performance compared to existing methods.
arxiv情報
| 著者 | Jiayu Fan,Nikolce Murgovski,Jun Liang |
| 発行日 | 2023-12-29 02:17:17+00:00 |
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