动态环境下四旋翼避障的风险感知轨迹采样
机器人学
2022-02-16 v2
摘要
四旋翼在动态环境中的避障仍是一个很开放的问题。当前工作通常利用传统静态地图表示静态障碍物，并采用运动物体检测与跟踪（DATMO）方法分别建模动态障碍物。检测模块需要预训练，且动态障碍物只能以特定形状（如圆柱或椭球）建模。本工作利用基于对偶结构的粒子（DSP）动态占据地图同时表示任意形状的静态与动态障碍物，并提出一种高效的风险感知基于采样的局部轨迹规划器以在该地图中实现安全飞行。轨迹通过采样状态空间中生成的动作基元来规划。每个动作基元分为两阶段：具有严格风险限制的短期阶段，以及旨在规避高风险区域的相对长期阶段。风险通过考虑时间维度的预测粒子形式未来占据状态来评估。借助从任意全局轨迹分离与合并的方法，该规划器亦可用于带有预规划全局轨迹的任务。对比实验表明，由 DSP 地图与本规划器构成的避障系统在动态环境中表现最佳。在真实世界测试中，我们的四旋翼在动作捕捉系统下达到 6 m/s 速度，而在低价单板计算机上全自主运行时效速为 2.5 m/s。
引用
@article{arxiv.2201.06645,
title = {Risk-aware Trajectory Sampling for Quadrotor Obstacle Avoidance in Dynamic Environments},
author = {Gang Chen and Peng Peng and Peihan Zhang and Wei Dong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.06645},
year = {2022}
}