Tube RRT*: Efficient Homotopic Path Planning for Swarm Robotics Passing-Through Large-Scale Obstacle Environments

要約

最近、ホモトピック軌道計画の概念が、群ロボティクスの大規模な障害物環境でのナビゲーションに対する新しいソリューションとして登場し、幅広い用途を提供しています。
ただし、大規模な障害物環境における効率的なホモトピック経路計画方法が欠けています。
この論文では、Rapidly-exploring Random Tree (RRT) アルゴリズムに基づいて構築され、改良された革新的なホモトピック パス プランニング手法である Tube RRT* を紹介します。
Tube RRT* はホモトピック パスを生成するように特別に設計されており、ギャップ ボリュームとパスの長さを戦略的に考慮して群れの混雑を緩和し、機敏なナビゲーションを確保します。
包括的なシミュレーションと実験を通じて、Tube RRT* の有効性を検証します。

要約(オリジナル)

Recently, the concept of homotopic trajectory planning has emerged as a novel solution to navigation in large-scale obstacle environments for swarm robotics, offering a wide ranging of applications. However, it lacks an efficient homotopic path planning method in large-scale obstacle environments. This paper introduces Tube RRT*, an innovative homotopic path planning method that builds upon and improves the Rapidly-exploring Random Tree (RRT) algorithm. Tube RRT* is specifically designed to generate homotopic paths, strategically considering gap volume and path length to mitigate swarm congestion and ensure agile navigation. Through comprehensive simulations and experiments, the effectiveness of Tube RRT* is validated.

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