ロボットが未知で障害物の多い環境を安全に移動するための、方向を考慮した凸フリーレジオン生成

概要: 凸な自由領域は、未知で雑然とした環境におけるロボットナビゲーションのための、衝突回避可能な空間の構造化された最適化に適した表現を提供します。しかし、既存の手法では、局所的な衝突回避可能領域を主に周囲の障害物の幾何に従って拡大することが一般的です。雑然とした環境では、このような戦略では、ロボットの幾何を収容しつつ、候補となる運動方向に沿った通行可能な拡張も維持する領域を生成できない場合があり、その結果として、下流の走行（トラバース）が制限されます。特に狭い通路でその影響が大きくなります。このような領域が利用可能であっても、ロボットの幾何を明示的にモデル化した場合、離散化された軌道サンプルでの安全性検査は、連続的に衝突回避可能な運動を保証しないため、安全な運動生成は依然として困難です。これらの問題に対処するため、我々は、候補運動方向とロボットの幾何を凸な自由領域の生成に同時に組み込むナビゲーションフレームワークを提案し、連続安全な軌道生成によって連続的に衝突回避可能な運動を実現します。各領域内で、このフレームワークは、幾何に配慮した目標姿勢の選択と軌道生成を行い、さらにリプシッツに基づく連続的な安全性認証と局所的な改良を併せて実施します。得られた自由領域と候補運動は、増分計画を支えるために領域ベースのグラフに保持されます。雑然とした2Dナビゲーションのシナリオにおける定量的結果は、提案手法が下流の走行により整合した自由領域を生成し、信頼性の高い衝突回避ナビゲーションを可能にすることを示しています。さらに、4足歩行ロボットおよびUAVに関する追加の3Dおよび実環境実験により、このフレームワークの拡張性と実用性が実証されます。オープンソースのプロジェクトは https://github.com/ZhichengSong6/FRGraph で入手できます。