PWTO: A Heuristic Approach for Trajectory Optimization in Complex Terrains

要約

本論文では、複雑な地形を航行するロボットの軌道計画問題を考察する。この問題は、自律採掘車から惑星探査車まで、様々なアプリケーションで発生する。この問題は、ロボットが低コストで動的に実行可能な軌道を求めるものである。この問題は、複雑な地形のために多くの局所極小値を持つ非線形最適化問題を解く必要があるため、困難である。この課題に対処するため、我々は、グラフ探索と軌道最適化という、計画に対する2つの全く異なるアプローチの利点を組み合わせることを試みる、パレート最適温間開始軌道最適化（PWTO）と呼ばれる手法を提案する。PWTOは、まずロボットの単純化されたダイナミクスを用いて状態格子を作成し、多目的グラフ探索法を活用して経路の集合を得る。その後、各経路はローカル軌道最適化プロセスのウォームスタートに使用され、異なるローカル・ミニマムが探索され、グローバルに低コストの解を見つける。我々のテストでは、PWTOによって計算された解コストは、ベースラインによって計算されたコストの半分以下であることが多い。さらに、複雑な地形におけるGazeboシミュレーションにおいて、PWTOによって生成された軌道を車輪型ロボットと四足歩行ロボットの両方で検証した。本論文のコードはオープンソースであり、https://github.com/rap-lab-org/public_pwto。

要約(オリジナル)

This paper considers a trajectory planning problem for a robot navigating complex terrains, which arises in applications ranging from autonomous mining vehicles to planetary rovers. The problem seeks to find a low-cost dynamically feasible trajectory for the robot. The problem is challenging as it requires solving a non-linear optimization problem that often has many local minima due to the complex terrain. To address the challenge, we propose a method called Pareto-optimal Warm-started Trajectory Optimization (PWTO) that attempts to combine the benefits of graph search and trajectory optimization, two very different approaches to planning. PWTO first creates a state lattice using simplified dynamics of the robot and leverages a multi-objective graph search method to obtain a set of paths. Each of the paths is then used to warm-start a local trajectory optimization process, so that different local minima are explored to find a globally low-cost solution. In our tests, the solution cost computed by PWTO is often less than half of the costs computed by the baselines. In addition, we verify the trajectories generated by PWTO in Gazebo simulation in complex terrains with both wheeled and quadruped robots. The code of this paper is open sourced and can be found at https://github.com/rap-lab-org/public_pwto.

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