要約
本稿では、患者の移送やマテリアルハンドリングを行える屋内自律型モビリティシステムのフレームワークを紹介します。
オンボードの知覚センサーに依存する従来のシステムとは異なり、提案されたアプローチは、インフラストラクチャ センサー ノード (ISN) とクラウド コンピューティング テクノロジーを介したグローバルな知覚と位置特定 (PL) を活用します。
グローバル PL を使用して、人工ポテンシャル フィールド (APF) で強化された統合モデル予測制御 (MPC) ベースのローカル プランニングおよび追跡コントローラーが開発され、事前定義された参照モーションを追跡しながら、信頼性が高く効率的なモーション プランニングと障害物回避能力が可能になります。
シミュレーション結果は、静的障害物と動的障害物の両方をスムーズに回避する際の、提案された MPC コントローラーの有効性を示しています。
提案されたシステムは、四輪独立駆動/ステアリング (4WID-4WIS) 構成を備えた電気自動車や貨物輸送車など、インテリジェントに接続された自動運転車に拡張できる可能性があります。
要約(オリジナル)
This paper introduces a framework for an indoor autonomous mobility system that can perform patient transfers and materials handling. Unlike traditional systems that rely on onboard perception sensors, the proposed approach leverages a global perception and localization (PL) through Infrastructure Sensor Nodes (ISNs) and cloud computing technology. Using the global PL, an integrated Model Predictive Control (MPC)-based local planning and tracking controller augmented with Artificial Potential Field (APF) is developed, enabling reliable and efficient motion planning and obstacle avoidance ability while tracking predefined reference motions. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed MPC controller in smoothly navigating around both static and dynamic obstacles. The proposed system has the potential to extend to intelligent connected autonomous vehicles, such as electric or cargo transport vehicles with four-wheel independent drive/steering (4WID-4WIS) configurations.
arxiv情報
| 著者 | Yufeng Yang,Minghao Ning,Shucheng Huang,Ehsan Hashemi,Amir Khajepour |
| 発行日 | 2024-11-04 21:41:19+00:00 |
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