Universal Trajectory Optimization Framework for Differential-Driven Robot Class

要約

差動駆動ロボットは、そのシンプルな原理により、家庭用サービスロボットから災害対応現場ロボットまで、さまざまなシーンで広く活用されています。
現実世界のアプリケーションを考慮した導出機構には、二輪、四輪のスキッドステアリング、無限軌道ロボットなど、いくつかの異なるタイプがあります。駆動機構の違いにより、通常、精密な制御が必要な場合は、特定の運動学的モデリングが必要になります。
さらに、非ホロノミックなダイナミクスと横滑りの可能性により、実現可能な高品質の軌道を取得する際の難易度が異なります。
したがって、さまざまな種類の差動駆動ロボットの軌道を効率的に計算するための包括的な軌道最適化フレームワークが強く望まれています。
この論文では、差動駆動ロボットクラスに適用でき、限られた計算時間枠内で高品質な軌道の生成を可能にする、普遍的な軌道最適化フレームワークを提案します。
我々は、ロボットの動作を差動駆動ロボットクラスの制御原理に本質的に一致させる、角速度や線速度などの動作状態またはその積分の多項式パラメータ化に基づいた新しい軌道表現を導入します。
軌道最適化問題は、安全性と運用効率を優先しながら複雑さを最小限に抑えるように定式化されています。
次に、フルスタックの自律計画および制御システムを構築して、実現可能性と堅牢性を示します。
私たちは、3 種類の差動駆動ロボットを使用して混雑した環境で広範なシミュレーションと現実世界のテストを実施し、アプローチの有効性を検証します。
このメソッドをオープンソース パッケージとしてリリースします。

要約(オリジナル)

Differential-driven robots are widely used in various scenarios thanks to their straightforward principle, from household service robots to disaster response field robots. There are several different types of deriving mechanisms considering the real-world applications, including two-wheeled, four-wheeled skid-steering, tracked robots, etc. The differences in the driving mechanism usually require specific kinematic modeling when precise controlling is desired. Furthermore, the nonholonomic dynamics and possible lateral slip lead to different degrees of difficulty in getting feasible and high-quality trajectories. Therefore, a comprehensive trajectory optimization framework to compute trajectories efficiently for various kinds of differential-driven robots is highly desirable. In this paper, we propose a universal trajectory optimization framework that can be applied to differential-driven robot class, enabling the generation of high-quality trajectories within a restricted computational timeframe. We introduce a novel trajectory representation based on polynomial parameterization of motion states or their integrals, such as angular and linear velocities, that inherently matching robots’ motion to the control principle for differential-driven robot class. The trajectory optimization problem is formulated to minimize complexity while prioritizing safety and operational efficiency. We then build a full-stack autonomous planning and control system to show the feasibility and robustness. We conduct extensive simulations and real-world testing in crowded environments with three kinds of differential-driven robots to validate the effectiveness of our approach. We will release our method as an open-source package.

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