SMART-OC：面向动态障碍和时空可变流场的实时时风险最优重规划算法
机器人学
2025-08-14 v1 人工智能
摘要
典型的海洋环境高度复杂，包含时空可变的流场和动态障碍物，这给无人表面车辆（USV）的安全高效导航带来了重大挑战。因此，USV 需要不断获取实时信息来调整路径，以避免碰撞并通过利用海流沿最短路径到达目标。为此，我们提出了一种新型算法，称为 Self-Morphing Adaptive Replanning Tree for dynamic Obstacles and Currents（SMART-OC），以实现动态环境下的实时时风险最优重规划。SMART-OC 将路径上的障碍风险与到达目标的时间成本相结合，寻找时风险最优路径。通过仿真实验验证了 SMART-OC 的有效性，实验结果表明，USV 能够快速进行重规划，以避免动态障碍并利用海流成功到达目标。
引用
@article{arxiv.2508.09508,
title = {SMART-OC: A Real-time Time-risk Optimal Replanning Algorithm for Dynamic Obstacles and Spatio-temporally Varying Currents},
author = {Reema Raval and Shalabh Gupta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.09508},
year = {2025}
}