Continuous-Time Line-of-Sight Constrained Trajectory Planning for 6-Degree of Freedom Systems

要約

知覚アルゴリズムは現代の自律スタックのいたるところに存在し、現実世界で動作するために必要な環境情報を提供します。
これらのアルゴリズムの多くはキーポイントの可視性に依存しており、信頼性の高い動作のためにはキーポイントがロボットの視線 (LoS) 内に留まっている必要があります。
この論文では、ロボットの移動中にそのような重要なポイントで LoS を維持するという課題に取り組みます。
我々は、さまざまなセンサーの設置面積への適用性、任意の非線形力学への適応性、ロボットの経路全体にわたる LoS の継続的な適用を確保することで、これらの問題に対処する新しい方法を提案します。
私たちの実験を通じて、いくつかの代表的かつ困難なシナリオにおいて、提案されたアプローチが既存の最先端の方法と比較して、LoS 違反と実行時間を大幅に短縮できることを示します。

要約(オリジナル)

Perception algorithms are ubiquitous in modern autonomy stacks, providing necessary environmental information to operate in the real world. Many of these algorithms depend on the visibility of keypoints, which must remain within the robot’s line-of-sight (LoS), for reliable operation. This paper tackles the challenge of maintaining LoS on such keypoints during robot movement. We propose a novel method that addresses these issues by ensuring applicability to various sensor footprints, adaptability to arbitrary nonlinear dynamics, and constant enforcement of LoS throughout the robot’s path. Through our experiments, we show that the proposed approach achieves significantly reduced LoS violation and runtime compared to existing state-of-the-art methods in several representative and challenging scenarios.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google