Online Whole-body Motion Planning for Quadrotor using Multi-resolution Search

要約

本稿では、未知の構造化されていない環境でのオンライン クワッドローター全身運動計画 (SE(3) 計画) の問題に対処します。
完全なポーズ計画が必要な狭い領域と、位置計画のみが必要な通常の領域を発見する、新しい多重解像度検索方法を提案します。
結果として、クワッドローターの計画問題は、いくつかの SE(3) (必要な場合) および R^3 サブ問題に分解されます。
発見された狭いエリアを飛行するために、慎重に設計された狭いエリアのコリドー生成戦略が提案され、計画の成功率が大幅に向上します。
全体的な問題の分解と階層的な計画フレームワークにより、計画プロセスが大幅に加速され、未知の環境で完全にオンボードのセンシングと計算を使用してオンラインで作業できるようになります。
広範なシミュレーション ベンチマークの比較により、提案された方法は、高い計画成功率を維持しながら、計算時間において最先端の方法よりも 1 ～数桁速いことが示されています。
提案された方法は、最終的にLiDARベースの自律クワッドローターに統合され、提案された方法の優れた性能を実証するために、未知の非構造化環境でのさまざまな実世界実験が行われます。

要約(オリジナル)

In this paper, we address the problem of online quadrotor whole-body motion planning (SE(3) planning) in unknown and unstructured environments. We propose a novel multi-resolution search method, which discovers narrow areas requiring full pose planning and normal areas requiring only position planning. As a consequence, a quadrotor planning problem is decomposed into several SE(3) (if necessary) and R^3 sub-problems. To fly through the discovered narrow areas, a carefully designed corridor generation strategy for narrow areas is proposed, which significantly increases the planning success rate. The overall problem decomposition and hierarchical planning framework substantially accelerate the planning process, making it possible to work online with fully onboard sensing and computation in unknown environments. Extensive simulation benchmark comparisons show that the proposed method is one to several orders of magnitude faster than the state-of-the-art methods in computation time while maintaining high planning success rate. The proposed method is finally integrated into a LiDAR-based autonomous quadrotor, and various real-world experiments in unknown and unstructured environments are conducted to demonstrate the outstanding performance of the proposed method.

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