論文の概要: A GP-based Robust Motion Planning Framework for Agile Autonomous Robot Navigation and Recovery in Unknown Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01617v1
• Date: Fri, 2 Feb 2024 18:27:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 13:48:26.819495
• Title: A GP-based Robust Motion Planning Framework for Agile Autonomous Robot Navigation and Recovery in Unknown Environments
• Title（参考訳）: gpベースのロバスト動作計画フレームワークによる未知環境における自律型ロボットのナビゲーションとリカバリ
• Authors: Nicholas Mohammad, Jacob Higgins, Nicola Bezzo
• Abstract要約: 本稿では,将来の動作計画失敗のリスクを積極的に検出するモデルを提案する。 リスクが一定の閾値を超えると、回復動作がトリガーされる。 我々のフレームワークは、計画立案者の失敗を予測し、計画立案者の成功の可能性を示すためにロボットを回復できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.859965454961918
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For autonomous mobile robots, uncertainties in the environment and system model can lead to failure in the motion planning pipeline, resulting in potential collisions. In order to achieve a high level of robust autonomy, these robots should be able to proactively predict and recover from such failures. To this end, we propose a Gaussian Process (GP) based model for proactively detecting the risk of future motion planning failure. When this risk exceeds a certain threshold, a recovery behavior is triggered that leverages the same GP model to find a safe state from which the robot may continue towards the goal. The proposed approach is trained in simulation only and can generalize to real world environments on different robotic platforms. Simulations and physical experiments demonstrate that our framework is capable of both predicting planner failures and recovering the robot to states where planner success is likely, all while producing agile motion.
• Abstract（参考訳）: 自律移動ロボットでは、環境やシステムモデルの不確実性が動作計画パイプラインの障害につながり、潜在的な衝突を引き起こす可能性がある。 高いレベルの堅牢な自律性を達成するために、これらのロボットは積極的にそのような失敗を予測し、回復することができるべきである。 そこで本研究では,将来の動作計画失敗のリスクを積極的に検出するガウスプロセス(GP)モデルを提案する。 このリスクが一定の閾値を超えると、同じgpモデルを利用してロボットが目標に向かって継続する安全な状態を見つけるリカバリ動作がトリガーされる。 提案手法はシミュレーションのみで訓練され,さまざまなロボットプラットフォーム上で現実環境に一般化することができる。 シミュレーションと物理実験により、我々のフレームワークは計画立案者の失敗を予測できると同時に、計画立案者の成功の可能性を示すためにロボットを回復できることを示した。

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