概要: 動的環境で動作する自律ロボットは、全体としての経路の最適性と、外乱に対するリアルタイムの応答性とを両立させる必要があります。これは、計算コストの高い大域的な計画と、迅速な局所的適応との間にある根本的なトレードオフに対処することを要します。RRT*のようなサンプリングベースのプランナは準最適な経路を生成できますが、外乱下ではうまく機能しません。一方、SEDSのような動力学システムアプローチは滑らかな反応行動を可能にしますが、オフラインのデータ駆動による最適化に依存します。本研究では、事前学習データを必要としない、オンラインのLyapunov安定なSEDSに触発された制御器を、RRT*-ベースの大域的計画と組み合わせたハイブリッド枠組みである、Sampling-Based Adaptive Motion Planning（SBAMP）を提案します。制御ループに軽量な制約付き最適化を統合することで、SBAMPは大域的な経路構造を保持しながら、安定したリアルタイム適応を実現します。シミュレーションおよびRoboRacer用ハードウェアでの実験により、外乱からの頑健な回復、信頼できる障害物処理、動的条件下での一貫した性能が示されます。
SBAMP: サンプリングベースの適応モーションプランニング
arXiv cs.RO / 2026/4/14
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要点
- 高コストな大域計画と、動的環境における高速な局所反応とのトレードオフを扱うために、SBAMP（Sampling-Based Adaptive Motion Planning）をハイブリッドなモーションプランニングの枠組みとして提案する。
- 近似最適な経路構造を維持するためにRRT*スタイルのサンプリングベースの大域計画を組み込み、さらにリアルタイム適応のためにオンラインで、Lyapunov安定性を備えたSEDSに着想を得た制御器を用いる。
- オフラインのデータ駆動型最適化に依存するSEDSのアプローチとは異なり、SBAMPは事前に学習済みのデータなしで動作するように設計されている。それでも制御ループ内では軽量な制約付き最適化を用いる。
- 実験では、外乱からの頑健な回復、障害物処理の信頼性、シミュレーションとRoboRacerのハードウェアの両方で一貫した性能が示されると報告されている。
- 本研究は、摂動下で性能が劣化しうるRRT*のみに依存する方法、または事前学習（プリトレーニング）を必要とする可能性がある力学系ベースの方法に頼る代わりとして、SBAMPを安定で計算上現実的な選択肢として位置づける。
