On-the-Go Path Planning and Repair in Static and Dynamic Scenarios

要約

ロボットやドローンなどの自律システムは、動的な環境、特に障害物、交通量の変動、歩行者の活動が常に変化する都市環境内を移動する際に、重大な課題に直面します。
ポテンシャル関数を使用する波面プランナーや勾配降下プランナーなどの従来の動作計画アルゴリズムは、静的な環境ではうまく機能しますが、環境が継続的に変化する状況では不十分です。
この研究では、自律システム向けに特別に設計された動的でリアルタイムの経路計画アプローチを提案し、静的障害物と動的障害物を効果的に回避できるようにして、全体的な適応性を高めます。
このアプローチは、従来のプランナーの効率性と、移動する障害物や環境の変化に応じて迅速に調整を行う機能を統合します。
この記事で説明するシミュレーション結果は、提案された方法の有効性を示しており、移動体、エージェント、または潜在的な脅威が関与する環境を含む、既知および未知の環境の両方におけるロボットの経路計画への適合性を示しています。

要約(オリジナル)

Autonomous systems, including robots and drones, face significant challenges when navigating through dynamic environments, particularly within urban settings where obstacles, fluctuating traffic, and pedestrian activity are constantly shifting. Although, traditional motion planning algorithms like the wavefront planner and gradient descent planner, which use potential functions, work well in static environments, they fall short in situations where the environment is continuously changing. This work proposes a dynamic, real-time path planning approach specifically designed for autonomous systems, allowing them to effectively avoid static and dynamic obstacles, thereby enhancing their overall adaptability. The approach integrates the efficiency of conventional planners with the ability to make rapid adjustments in response to moving obstacles and environmental changes. The simulation results discussed in this article demonstrate the effectiveness of the proposed method, demonstrating its suitability for robotic path planning in both known and unknown environments, including those involving mobile objects, agents, or potential threats.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google