Smooth Path Planning with Subharmonic Artificial Potential Field

要約

移動ロボットが人工ポテンシャル フィールド (APF) 戦略を使用して障害物のある環境での経路を計画すると、極小点に落ちて目標に到達できない可能性があります。
また、APF の派生型は障害物の近くで爆​​発し、計画パフォーマンスの低下を引き起こします。
この問題を解決するには、指数関数を使用してポテンシャル フィールドの式を変更します。
ロボットと障害物との間の距離が事前に定義されたしきい値を超える場合、ポテンシャル関数は低調波になる可能性があります。
分数調和関数には極小値がなく、ロボットが障害物に近づくと指数関数の導関数が緩やかに増加するため、理論上の問題は解決されます。
円形サンプリング技術は、ロボットを障害物までの危険な距離の外に保ち、分数調波関数の構築をサポートするために使用されます。
シミュレーションを通じて、提案した方法により移動ロボットが極小点を回避し、目標にうまく到達するための滑らかな経路を構築できることが証明された。

要約(オリジナル)

When a mobile robot plans its path in an environment with obstacles using Artificial Potential Field (APF) strategy, it may fall into the local minimum point and fail to reach the goal. Also, the derivatives of APF will explode close to obstacles causing poor planning performance. To solve the problems, exponential functions are used to modify potential fields’ formulas. The potential functions can be subharmonic when the distance between the robot and obstacles is above a predefined threshold. Subharmonic functions do not have local minimum and the derivatives of exponential functions increase mildly when the robot is close to obstacles, thus eliminate the problems in theory. Circular sampling technique is used to keep the robot outside a danger distance to obstacles and support the construction of subharmonic functions. Through simulations, it is proven that mobile robots can bypass local minimum points and construct a smooth path to reach the goal successfully by the proposed methods.

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