論文の概要: STEP: Stochastic Traversability Evaluation and Planning for Safe Off-road Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.02828v1
• Date: Thu, 4 Mar 2021 04:24:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-03-05 14:47:34.350295
• Title: STEP: Stochastic Traversability Evaluation and Planning for Safe Off-road Navigation
• Title（参考訳）: STEP:安全なオフロードナビゲーションのための確率的トラバーサビリティ評価と計画
• Abstract要約: トラバーサビリティを評価し,安全かつ実現可能な高速軌道をリアルタイムに計画する手法を提案する。 1)迅速な不確実性認識マッピングとトラバーサビリティ評価,2)条件付きバリュー・アット・リスク(CVaR)を用いたテールリスクアセスメント,3)効率的なリスクと制約を考慮したキノダイナミックな動き計画。 本手法をシミュレーションで解析し,地下溶岩管を含む極端な地形を探索する車輪型および脚型ロボットプラットフォーム上での有効性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.423950528323893
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although ground robotic autonomy has gained widespread usage in structured and controlled environments, autonomy in unknown and off-road terrain remains a difficult problem. Extreme, off-road, and unstructured environments such as undeveloped wilderness, caves, and rubble pose unique and challenging problems for autonomous navigation. To tackle these problems we propose an approach for assessing traversability and planning a safe, feasible, and fast trajectory in real-time. Our approach, which we name STEP (Stochastic Traversability Evaluation and Planning), relies on: 1) rapid uncertainty-aware mapping and traversability evaluation, 2) tail risk assessment using the Conditional Value-at-Risk (CVaR), and 3) efficient risk and constraint-aware kinodynamic motion planning using sequential quadratic programming-based (SQP) model predictive control (MPC). We analyze our method in simulation and validate its efficacy on wheeled and legged robotic platforms exploring extreme terrains including an underground lava tube.
• Abstract（参考訳）: 地上ロボットの自律性は、構造化および制御された環境で広く使用されているが、未知およびオフロード地形での自律性は依然として難しい問題である。 未発達の荒野、洞窟、瓦瓦など、極端、オフロード、非構造的な環境は、自律的なナビゲーションに独特で困難な問題を引き起こす。 これらの課題に対処するために, トラバーサビリティの評価と, 安全で実現可能な高速な軌道をリアルタイムに計画する手法を提案する。 我々はSTEP (Stochastic Traversability Evaluation and Planning) と名づけたアプローチを, 1) 急激な不確実性認識マッピングとトラバースビリティ評価, 2) 条件付き値アットリスクを用いたテールリスク評価, 3) シーケンシャル2次プログラミングベース(SQP)モデル予測制御(MPC)を用いた効率的なリスクと制約対応キノダイナミックな運動計画に頼っている。 本手法をシミュレーションで解析し,地下溶岩管を含む極端な地形を探索する車輪型および脚型ロボットプラットフォーム上での有効性を検証する。

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