STITCHER: Real-Time Trajectory Planning with Motion Primitive Search

要約

大規模で複雑な環境を自律的に高速ナビゲーションするには、動的に実行可能で衝突がなく、状態またはアクチュエータの制約を満たす機敏な軌道をリアルタイムに生成する必要があります。
さまざまな制約を満たす高品質で表現力豊かな軌道を体系的に計算できるため、最新の軌道計画手法のほとんどは数値最適化に依存しています。
ただし、計算時間の制約と数値的不安定性の可能性を満たすと、安全性が重要なシナリオでの最適化ベースのプランナーの使用が制限される可能性があります。
この研究では、グラフ検索を使用して短い軌道セグメントをつなぎ合わせ、長距離で表現力豊かな最適に近い軌道をリアルタイムで計算する、最適化不要の計画フレームワークを紹介します。
当社の STITCHER アルゴリズムは、当社の革新的な計画アーキテクチャと、リアルタイム計画を可能にするいくつかのアルゴリズム開発を通じて、最新の最適化ベースのプランナーよりも優れたパフォーマンスを発揮することが示されています。
STITCHER を構成するアルゴリズム コンポーネントを分析するために広範なシミュレーション テストが実施され、2 つの最先端の最適化プランナーとの徹底的な比較が行われます。
STITCHER は、複雑な環境を長距離 (数十メートル) にわたって短い計算時間 (ミリ秒) で軌道を生成できることが示されています。

要約(オリジナル)

Autonomous high-speed navigation through large, complex environments requires real-time generation of agile trajectories that are dynamically feasible, collision-free, and satisfy state or actuator constraints. Most modern trajectory planning techniques rely on numerical optimization because high-quality, expressive trajectories that satisfy various constraints can be systematically computed. However, meeting computation time constraints and the potential for numerical instabilities can limit the use of optimization-based planners in safety-critical scenarios. This work presents an optimization-free planning framework that stitches short trajectory segments together with graph search to compute long range, expressive, and near-optimal trajectories in real-time. Our STITCHER algorithm is shown to outperform modern optimization-based planners through our innovative planning architecture and several algorithmic developments that make real-time planning possible. Extensive simulation testing is conducted to analyze the algorithmic components that make up STITCHER, and a thorough comparison with two state-of-the-art optimization planners is performed. It is shown STITCHER can generate trajectories through complex environments over long distances (tens of meters) with low computation times (milliseconds).

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