Path Planning in Complex Environments with Superquadrics and Voronoi-Based Orientation

要約

狭い通路での経路計画は、さまざまな用途において困難な問題です。
従来の計画アルゴリズムは、迷路や罠などの複雑な環境で課題に直面することが多く、狭い入り口ではナビゲーションを成功させるために特別な方向制御が必要です。
この研究では、2D 環境と 3D 環境の両方で狭い通路の問題を解決するために、超二次関数 (SQ) 表現とボロノイ図を組み合わせた新しいアプローチを紹介します。
私たちの手法では、SQ 定式化を利用して障害物を拡張し、通行できない通路を排除し、ボロノイ超平面により最大のクリアランス パスを確保します。
さらに、超平面はロボットの向きの自然な基準を提供し、その長軸を通過方向に合わせます。
私たちは 2D オブジェクト検索タスクと 3D ドローン シミュレーションを通じてフレームワークを検証し、最大のクリアランスで通行可能な軌道を確保することで、私たちのアプローチが従来のプランナーや最先端の​​ドローン プランナーよりも優れていることを実証しました。

要約(オリジナル)

Path planning in narrow passages is a challenging problem in various applications. Traditional planning algorithms often face challenges in complex environments like mazes and traps, where narrow entrances require special orientation control for successful navigation. In this work, we present a novel approach that combines superquadrics (SQ) representation and Voronoi diagrams to solve the narrow passage problem in both 2D and 3D environment. Our method utilizes the SQ formulation to expand obstacles, eliminating impassable passages, while Voronoi hyperplane ensures maximum clearance path. Additionally, the hyperplane provides a natural reference for robot orientation, aligning its long axis with the passage direction. We validate our framework through a 2D object retrieval task and 3D drone simulation, demonstrating that our approach outperforms classical planners and a cutting-edge drone planner by ensuring passable trajectories with maximum clearance.

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