Open-Source, Cost-Aware Kinematically Feasible Planning for Mobile and Surface Robotics

要約

このペーパーでは、2D-A*、Hybrid-A*、State Lattice プランナーを含む複数のアルゴリズム実装を備えた、オープンに利用可能な検索ベースの計画フレームワークである Smac Planner について紹介します。
この研究は、モバイルおよび地上ロボット研究のための、パフォーマンスが高く、実行可能なプランナーが不足していることが動機となっています。
この文書には 3 つの主な貢献が含まれています。
まず、検索ベースのプランナーを簡単に追加できる最小限のオープンソース ソフトウェア フレームワークについて簡単に説明します。
さらに、この論文では、移動ロボット技術者のニーズに特化した、コスト認識と呼ばれる実行可能プランナーの新しいバリエーションを特徴付けています。
これにより、学術用途、拡張用途、および展開用途に適した、運動学的に実現可能な実装が不足しているというギャップが埋められます。
最後に、他の標準的な計画フレームワークに対するベースラインのベンチマークを提供します。
Smac Planner は、ROS 2 の Nav2 フレームワーク内で標準のオープンソース プランニング システムとなり、研究や産業で数千のロボットを駆動することにより、さらに重要な意味を持ちます。

要約(オリジナル)

This paper introduces the Smac Planner, an openly available search-based planning framework with multiple algorithm implementations including 2D-A*, Hybrid-A*, and State Lattice planners. This work is motivated by the lack of performant and available feasible planners for mobile and surface robotics research. This paper contains three main contributions. First, it briefly describes a minimal open-source software framework where search-based planners may be easily added. Further, this paper characterizes new variations on the feasible planners – dubbed Cost-Aware – specific to mobile roboticist’s needs. This fills the gap of missing kinematically feasible implementations suitable for academic, extension, and deployed use. Finally, we provide baseline benchmarking against other standard planning frameworks. Smac Planner has further significance by becoming the standard open-source planning system within ROS 2’s Nav2 framework which powers thousands of robots in research and industry.

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