The Virtues of Laziness: Multi-Query Kinodynamic Motion Planning with Lazy Methods

要約

この研究では、順伝播による運動力学的運動計画のためのマルチクエリ手法である LazyBoE を紹介します。
このアルゴリズムにより、ロボットの状態と制御空間を同時に探索できるため、現実世界のアプリケーションでより広範な動的タスクを実行できるようになります。
私たちの貢献は次の 3 つです。i) 状態空間と制御空間を離散化して、複数のクエリにわたって計画時間を償却する方法。
ii) 衝突チェックと制御シーケンスの伝播に対する遅延アプローチにより、物理ベースのシミュレーションのコストが削減されます。
iii) LazyBoE は、これら 2 つの機能を活用して動的に実行可能な軌道を生成する堅牢な運動力学プランナーです。
提案されたフレームワークは、以前のアプローチと比較して計画時間を短縮するだけでなく、成功率も高めます。

要約(オリジナル)

In this work, we introduce LazyBoE, a multi-query method for kinodynamic motion planning with forward propagation. This algorithm allows for the simultaneous exploration of a robot’s state and control spaces, thereby enabling a wider suite of dynamic tasks in real-world applications. Our contributions are three-fold: i) a method for discretizing the state and control spaces to amortize planning times across multiple queries; ii) lazy approaches to collision checking and propagation of control sequences that decrease the cost of physics-based simulation; and iii) LazyBoE, a robust kinodynamic planner that leverages these two contributions to produce dynamically-feasible trajectories. The proposed framework not only reduces planning time but also increases success rate in comparison to previous approaches.

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