Towards Efficient Moion Planning for UAVs: Lazy A* Search with Motion Primitives

要約

検索ベースの動作計画アルゴリズムは、無人航空機 (UAV) に広く利用されています。
ただし、これらのアルゴリズムを実際の UAV に展開するには、搭載された計算リソースが限られているため、課題に直面します。
アルゴリズムは、高次元の探索空間で解を見つけるのに苦労し、軌道が動的に実行可能であることを確認するのにかなりの時間を必要とします。
この論文では、UAV 上で衝突のない動的に実行可能な軌道をリアルタイムで計画するという重要な問題に対処するために、検索ベースの計画アルゴリズムに遅延探索の概念を組み込んでいます。
遅延探索動作計画アルゴリズムが最適な軌道を効率的に見つけ、計算効率を大幅に向上できることを実証します。

要約(オリジナル)

Search-based motion planning algorithms have been widely utilized for unmanned aerial vehicles (UAVs). However, deploying these algorithms on real UAVs faces challenges due to limited onboard computational resources. The algorithms struggle to find solutions in high-dimensional search spaces and require considerable time to ensure that the trajectories are dynamically feasible. This paper incorporates the lazy search concept into search-based planning algorithms to address the critical issue of real-time planning for collision-free and dynamically feasible trajectories on UAVs. We demonstrate that the lazy search motion planning algorithm can efficiently find optimal trajectories and significantly improve computational efficiency.

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