高速导航下的生成式规划：快速碰撞检测
机器人学
2024-05-08 v1
摘要
即使在感知信息完美的情况下，针对在杂乱环境中实现高速导航的大量多样化计划的推理仍然是机器人系统的挑战。常通过迭代优化围绕先验种子轨迹的方法来解决这一问题，进而限制于局部最优解。我们提出一种新颖的规划方法，利用正规化流(NFs)编码专家风格的运动原语。我们还提出了加速碰撞检测框架，使其能够在将其通过 NF 模型进行快速抽样之前，快速排除来自先验分布的样本。选择 NF 作为生成器，允许以灵活的方式编码多模态行为分布，同时保持与输入空间的平滑关系，这使得可以对 NF 输入而非输出来近似碰撞检测。我们在随机杂乱环境中表现出与模型预测路径积分控制相当的性能，在死胡同环境中实现了改进的退出率。我们随后讨论了未来工作计划，以提高控制器的安全性和性能。
引用
@article{arxiv.2405.04498,
title = {Generative Planning with Fast Collision Checks for High Speed Navigation},
author = {Craig Knuth and Cora Dimmig and Brian Bittner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.04498},
year = {2024}
}
备注
Presented at Agile Robotics ICRA 2024 workshop