面向动态环境实时运动规划的预测复合符号距离场
机器人学
2022-02-08 v2 系统与控制
系统与控制
摘要
我们提出一种动态环境中运动规划的新框架，其考虑了场景内运动物体的预测轨迹。我们探索了复合符号距离场在运动规划中的使用，并详述如何借此实时生成符号距离场(SDFs)以纳入预测的障碍物运动。我们将使用复合SDF的方法与在工作空间占据栅格上执行精确SDF计算进行了基准对比。我们提出的技术生成预测显著更快，且后续预测通常展现出81--97%的时间缩减。我们将框架与GPMP2集成，以展示该方法的完整实时实现，使7自由度Panda机械臂能平滑避让移动机器人。
引用
@article{arxiv.2008.00969,
title = {Predicted Composite Signed-Distance Fields for Real-Time Motion Planning in Dynamic Environments},
author = {Mark Nicholas Finean and Wolfgang Merkt and Ioannis Havoutis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.00969},
year = {2022}
}
备注
International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS), 2021