Non-Conservative Obstacle Avoidance for Multi-Body Systems Leveraging Convex Hulls and Predicted Closest Points

要約

この論文では、最近接点距離計算による凸包を活用し、将来の最近接点予測を衝突回避コントローラーの距離制約に統合する新しいアプローチを紹介します。
この方法は、最近接点の突然の変化に対処することで、衝突のリスクを効果的に軽減し、コントローラーのパフォーマンスを向上させます。
このフレームワークは画像誘導療法ロボットに適用され、シミュレーションとユーザー実験を通じて検証され、距離予測精度の向上、よりスムーズな軌道、障害物付近でのより安全なナビゲーションを実証しています。

要約(オリジナル)

This paper introduces a novel approach that integrates future closest point predictions into the distance constraints of a collision avoidance controller, leveraging convex hulls with closest point distance calculations. By addressing abrupt shifts in closest points, this method effectively reduces collision risks and enhances controller performance. Applied to an Image Guided Therapy robot and validated through simulations and user experiments, the framework demonstrates improved distance prediction accuracy, smoother trajectories, and safer navigation near obstacles.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google