論文の概要: Path Planning Followed by Kinodynamic Smoothing for Multirotor Aerial
Vehicles (MAVs)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.12950v1
- Date: Sat, 29 Aug 2020 09:55:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-23 17:36:19.497983
- Title: Path Planning Followed by Kinodynamic Smoothing for Multirotor Aerial
Vehicles (MAVs)
- Title(参考訳): マルチロータ航空機(MAV)の動力学的平滑化による経路計画
- Authors: Geesara Kulathunga, Dmitry Devitt, Roman Fedorenko, Sergei Savin and
Alexandr Klimchik
- Abstract要約: そこで本稿では,RRT*textquotedblrightのテキストを幾何学的にベースとした動き計画手法を提案する。
提案手法では,適応探索空間とステアリング機能を導入したオリジナルのRT*を改良した。
提案手法を様々なシミュレーション環境で検証した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 61.94975011711275
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We explore path planning followed by kinodynamic smoothing while ensuring the
vehicle dynamics feasibility for MAVs. We have chosen a geometrically based
motion planning technique \textquotedblleft RRT*\textquotedblright\; for this
purpose. In the proposed technique, we modified original RRT* introducing an
adaptive search space and a steering function which help to increase the
consistency of the planner. Moreover, we propose multiple RRT* which generates
a set of desired paths, provided that the optimal path is selected among them.
Then, apply kinodynamic smoothing, which will result in dynamically feasible as
well as obstacle-free path. Thereafter, a b spline-based trajectory is
generated to maneuver vehicle autonomously in unknown environments. Finally, we
have tested the proposed technique in various simulated environments.
- Abstract(参考訳): 我々は,MAVの動力学的実現性を確保しつつ,キノダイナミックスムース化に伴う経路計画について検討する。
我々はこの目的のために、幾何学的に基づく動き計画手法「textquotedblleft RRT*\textquotedblright」を選択した。
提案手法では,適応的な探索空間と,プランナーの一貫性を高めるためのステアリング関数を導入して,rrt*を修正した。
さらに、最適な経路が選択された場合、所望の経路の集合を生成する複数のRT*を提案する。
次に、kinodynamic smoothingを適用すれば、障害物のないパスと同様に動的に実現できます。
その後、bスプラインベース軌道が生成され、未知の環境で自律的に車両を操縦する。
最後に,提案手法を様々なシミュレーション環境でテストした。
関連論文リスト
- Hybrid Imitation-Learning Motion Planner for Urban Driving [0.0]
本稿では,学習ベースと最適化ベースを融合した新しいハイブリッドモーションプランナを提案する。
我々のモデルは、これらの目的に固有のトレードオフを緩和し、安全性と人間の類似性を効果的にバランスさせます。
シミュレーション実験により本手法を検証し,現実の自動運転車に導入することで,その有効性を更に実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-04T16:54:31Z) - WROOM: An Autonomous Driving Approach for Off-Road Navigation [17.74237088460657]
オフロード環境における自動運転車のためのエンドツーエンド強化学習システム(RL)を設計する。
ルールベースのコントローラを模倣してエージェントを温め、PPO(Proximal Policy Optimization)を利用してポリシーを改善する。
オフロード走行シナリオを再現する新しいシミュレーション環境を提案し,本提案手法を実車に展開する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-12T23:55:59Z) - Integrating Higher-Order Dynamics and Roadway-Compliance into
Constrained ILQR-based Trajectory Planning for Autonomous Vehicles [3.200238632208686]
軌道計画は、自動運転車のグローバルな最適ルートを作成することを目的としている。
既存の自転車キネマティックモデルを用いた実装では、制御可能な軌道は保証できない。
このモデルを、曲率と長手ジャークの1階および2階微分を含む高階項で拡張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-25T22:30:18Z) - DDPEN: Trajectory Optimisation With Sub Goal Generation Model [70.36888514074022]
本稿では,エスケープネットワークを用いた微分動的プログラミング(DDPEN)を提案する。
本稿では,環境の入力マップとして,所望の位置とともにコストマップの形で利用する深層モデルを提案する。
このモデルは、目標に導く可能性のある将来の方向を生成し、リアルタイムに実行可能なローカルなミニマを避ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-18T11:02:06Z) - Robot Navigation with Reinforcement Learned Path Generation and
Fine-Tuned Motion Control [5.187605914580086]
未知の環境を事前に探索することなく,移動ロボットナビゲーションのための新しい強化学習ベースパス生成(RL-PG)手法を提案する。
シミュレーションと物理プラットフォームの両方にモデルをデプロイし,ロボットナビゲーションを効果的かつ安全に行うことを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-19T15:10:52Z) - Vision-aided UAV navigation and dynamic obstacle avoidance using
gradient-based B-spline trajectory optimization [7.874708385247353]
本稿では,ロボットの車載視力を利用した勾配に基づくB-スプライン軌道最適化アルゴリズムを提案する。
提案手法は、まず円ベースのガイドポイントアルゴリズムを用いて、静的障害物を避けるためのコストと勾配を近似する。
視界検出された移動物体では, 動的衝突を防止するために, 反射・水平距離場が同時に使用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-15T02:12:30Z) - Motion Planning and Control for Multi Vehicle Autonomous Racing at High
Speeds [100.61456258283245]
本稿では,自律走行のための多層移動計画と制御アーキテクチャを提案する。
提案手法はダララのAV-21レースカーに適用され、楕円形のレーストラックで25$m/s2$まで加速試験された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-22T15:16:54Z) - Gradient-Based Trajectory Optimization With Learned Dynamics [80.41791191022139]
データからシステムの微分可能なダイナミクスモデルを学習するために、機械学習技術を使用します。
ニューラルネットワークは、大規模な時間的地平線に対して、非常に非線形な振る舞いを正確にモデル化できることが示される。
ハードウェア実験において、学習したモデルがSpotとRadio- controlled (RC)の両方の複雑な力学を表現できることを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-09T22:07:34Z) - Generating Useful Accident-Prone Driving Scenarios via a Learned Traffic
Prior [135.78858513845233]
STRIVEは、特定のプランナーが衝突のような望ましくない振る舞いを発生させるような、困難なシナリオを自動的に生成する手法である。
シナリオの妥当性を維持するために、キーとなるアイデアは、グラフベースの条件付きVAEという形で、学習した交通運動モデルを活用することである。
その後の最適化は、シナリオの"解決"を見つけるために使用され、与えられたプランナーを改善するのに有効である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-09T18:03:27Z) - End-to-end Interpretable Neural Motion Planner [78.69295676456085]
複雑な都市環境での自律走行学習のためのニューラルモーションプランナー(NMP)を提案する。
我々は,生lidarデータとhdマップを入力とし,解釈可能な中間表現を生成する全体モデルを設計した。
北米のいくつかの都市で収集された実世界の運転データにおける我々のアプローチの有効性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-17T14:16:12Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。