リアルタイムアプリケーション向けリスク認識型障害物回避アルゴリズム

要旨: 変化する海洋環境における堅牢なナビゲーションには、不確実性のもとで知覚し、推論し、行動できる自律システムが必要である。本研究では、自律型水上船のための滑らかな軌道最適化と、車両の経路に沿った障害物の確率的モデリングを統合する、ハイブリッドなリスク認識型ナビゲーションアーキテクチャを提案する。提案システムは、障害物との近接度と動的物体の挙動の両方を捉える確率的リスクマップを構築する。リスクに偏った急速に探索するランダムツリー（RRT）プランナーはこれらのマップを用いて衝突のない経路を生成し、その後、軌道の連続性を保証するためにBスプラインアルゴリズムで改良する。コスト関数に基づき、経路長を最小化するモード、リスクを最小化するモード、経路長と総リスクの組み合わせを最適化するモードの3つの異なるRRT*の配線（rewiring）モードを実装する。この枠組みは、静的および動的障害物の両方を含む実験シナリオで評価する。結果は、本システムが安全に航行し、滑らかな軌道を維持し、環境のリスクの変化に対して動的に適応できることを示している。従来のLIDARまたは視覚のみのナビゲーション手法と比較して、提案手法は運用の安全性と自律性を向上させ、不確実で動的な環境におけるリスク認識型の自律車両ミッションに対する有望な解決策として位置づけられる。