Multi-Scale Cell Decomposition for Path Planning using Restrictive Routing Potential Fields

要約

都市部の商品流通などの急成長分野では、航空貨物輸送の出現により、安全性を優先したルート ソリューションの開発が必要になっています。
この論文では、制限的なポテンシャル フィールドの概念を活用して、既存の方法から導き出されるルートよりも明らかに安全なルートを構築する新しい経路計画フレームワークである Larp を紹介します。
このアルゴリズムは、潜在的なフィールドをセルの階層にセグメント化し、各セルに障害物の近接性によって決定される指定された制限ゾーンを設定することによってこれを実現します。
Larp の主な推進力は、貨物を運ぶ無人航空機 (UAV) の空中経路の安全性を強化することですが、その用途は幅広い経路計画シナリオに拡張されています。
確立された方法と現代の潜在的なフィールドベースの方法の両方を使用した比較分析により、制限から安全な距離を維持する際の Larp の熟練度と、極小値を回避する際の熟練度が明らかになります。

要約(オリジナル)

In burgeoning domains, like urban goods distribution, the advent of aerial cargo transportation necessitates the development of routing solutions that prioritize safety. This paper introduces Larp, a novel path planning framework that leverages the concept of restrictive potential fields to forge routes demonstrably safer than those derived from existing methods. The algorithm achieves it by segmenting a potential field into a hierarchy of cells, each with a designated restriction zone determined by obstacle proximity. While the primary impetus behind Larp is to enhance the safety of aerial pathways for cargo-carrying Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), its utility extends to a wide array of path planning scenarios. Comparative analyses with both established and contemporary potential field-based methods reveal Larp’s proficiency in maintaining a safe distance from restrictions and its adeptness in circumventing local minima.

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