SPF-EMPC Planner：用于不确定复杂环境中多机器人轨迹规划的实时规划器
机器人学
2024-10-18 v1
摘要
在实际应用中，障碍物的不可预测运动以及机器人状态观测的不准确性，为机器人群体尤其是集群环境引入了显著的不确定性。然而，现有方法在考虑不确定性、复杂环境结构和机器人群体时，难以实现安全导航。本文引入了基于安全概率场的扩展状态模型预测控制规划器，以解决复杂、动态和不确定环境中的多机器人导航问题。首先，安全概率场提供了一种创新方法，用于建模外部动态障碍物的不确定性，并结合无约束优化方法生成多机器人在线安全轨迹。随后，扩展状态模型预测控制器能够在考虑机器人固有模型约束和状态不确定性的前提下，准确跟踪这些生成的轨迹，从而确保计划轨迹的实际可行性。仿真实验表明，该方法的成功率是现有最先进算法的 4 倍。物理实验表明，该方法能够实现实时运行，使多机器人在不确定环境中实现安全导航。
引用
@article{arxiv.2410.13573,
title = {SPF-EMPC Planner: A real-time multi-robot trajectory planner for complex environments with uncertainties},
author = {Peng Liu and Pengming Zhu and Zhiwen Zeng and Xuekai Qiu and Yu Wang and Huimin Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.13573},
year = {2024}
}