EGO-Planner：一种无 ESDF 的基于梯度的四旋翼局部规划器
机器人学
2020-12-08 v2
摘要
基于梯度的规划器广泛用于四旋翼局部规划，其中欧氏符号距离场（ESDF）对于评估梯度大小与方向至关重要。然而，计算该场存在大量冗余，因为轨迹优化过程仅覆盖 ESDF 更新范围中非常有限的子空间。本文提出一种无 ESDF 的基于梯度的规划框架，显著减少了计算时间。主要改进在于：罚函数中的碰撞项通过将碰撞轨迹与无碰撞引导路径比较来构造。仅当轨迹碰到新障碍物时才存储所得障碍物信息，使规划器仅提取必要的障碍物信息。随后，若动力学可行性被违反，我们延长的时间分配。引入一种各向异性曲线拟合算法，在保持原始形状的同时调整轨迹的高阶导。基准对比与真实世界实验验证了它的鲁棒性与高性能。源代码作为 ROS 包发布。
引用
@article{arxiv.2008.08835,
title = {EGO-Planner: An ESDF-free Gradient-based Local Planner for Quadrotors},
author = {Xin Zhou and Zhepei Wang and Hongkai Ye and Chao Xu and Fei Gao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.08835},
year = {2020}
}
备注
RA-L(Accepted) with ICRA2021(Under review) option