要約
静的および動的障害物が存在する場合の移動ロボットの局所的な軌道計画のタスクに取り組みます。
ローカル軌道は、モデル予測制御 (MPC) 問題の数値解として取得されます。
衝突回避は、障害物の反発力を MPC のコスト関数に追加することによって実現できます。
私たちは、神経モデルによって斥力の可能性を推定するアプローチを開発します。
動的障害物に対処する 3 つの可能な戦略を提案し、検討します。
まず、動的な障害物のある環境を一連の静的な環境として考えます。
第二に、神経モデルは一連の反発ポテンシャルを一度に予測します。
第三に、ニューラル モデルは、自己回帰モードで将来の反発力の可能性を段階的に予測します。
これらの戦略を実装し、BenchMR フレームワークを使用して CIAO* および MPPI と比較します。
最初の 2 つの戦略は、安全上の制約を維持しながら、CIAO* および MPPI よりも高いパフォーマンスを示しました。
3 番目の戦略は少し時間がかかりましたが、それでも時間制限は満たしています。
私たちは、提案された MPC ローカル軌道プランナーの下でオフィスの廊下を移動する Husky UGV モバイル プラットフォームにアプローチを展開します。
コードとトレーニング済みモデルは \url{https://github.com/CognitiveAISystems/Dynamic-Neural-Potential-Field} で入手できます。
要約(オリジナル)
We address a task of local trajectory planning for the mobile robot in the presence of static and dynamic obstacles. Local trajectory is obtained as a numerical solution of the Model Predictive Control (MPC) problem. Collision avoidance may be provided by adding repulsive potential of the obstacles to the cost function of MPC. We develop an approach, where repulsive potential is estimated by the neural model. We propose and explore three possible strategies of handling dynamic obstacles. First, environment with dynamic obstacles is considered as a sequence of static environments. Second, the neural model predict a sequence of repulsive potential at once. Third, the neural model predict future repulsive potential step by step in autoregressive mode. We implement these strategies and compare it with CIAO* and MPPI using BenchMR framework. First two strategies showed higher performance than CIAO* and MPPI while preserving safety constraints. The third strategy was a bit slower, however it still satisfy time limits. We deploy our approach on Husky UGV mobile platform, which move through the office corridors under proposed MPC local trajectory planner. The code and trained models are available at \url{https://github.com/CognitiveAISystems/Dynamic-Neural-Potential-Field}.
arxiv情報
著者 | Aleksey Staroverov,Muhammad Alhaddad,Aditya Narendra,Konstantin Mironov,Aleksandr Panov |
発行日 | 2024-10-09 12:27:09+00:00 |
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