高动态环境中基于 Timed-ESDF 的在线状态-时间轨迹规划
机器人学
2020-10-30 v1
摘要
由于运动障碍物的不可预测运动以及状态-时间空间带来的维度灾难，高动态环境中的在线状态-时间轨迹规划仍是一个未解决的问题。现有的状态-时间规划器通常基于随机采样方法或在离散化状态图上进行路径搜索来实现。这些规划器的平滑性、路径间隙和规划效率通常不尽如人意。在本工作中，我们提出了一种在状态-时间空间上基于梯度的规划器，用于高动态环境中的在线轨迹生成。为支持基于梯度的优化，我们提出了一种 Timed-ESDT，支持以状态-时间键进行距离和梯度查询。基于 Timed-ESDT，我们还定义了一个平滑先验和一个与状态-时间空间兼容的障碍物似然函数。随后将轨迹规划表述为一个 MAP 问题，并由高效的数值优化器求解。此外，为提升规划器的最优性，我们还定义了一个状态-时间图，并在其上执行路径搜索以为优化器寻找更好的初始化。通过集成图搜索，规划质量得到显著提升。在模拟和基准数据集上的实验结果表明，我们的规划器优于当前最优方法，展示了相比传统方法的显著优势。
引用
@article{arxiv.2010.15364,
title = {Online State-Time Trajectory Planning Using Timed-ESDF in Highly Dynamic Environments},
author = {Delong Zhu and Tong Zhou and Jiahui Lin and Yuqi Fang and Max Q. -H. Meng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.15364},
year = {2020}
}
备注
8 pages, 6 figures