論文の概要: BiC-MPPI: Goal-Pursuing, Sampling-Based Bidirectional Rollout Clustering Path Integral for Trajectory Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06493v1
• Date: Wed, 9 Oct 2024 02:36:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 05:18:55.620160
• Title: BiC-MPPI: Goal-Pursuing, Sampling-Based Bidirectional Rollout Clustering Path Integral for Trajectory Optimization
• Title（参考訳）: BiC-MPPI:軌道最適化のためのゴールポーズ,サンプリングに基づく双方向ロールアウトクラスタリングパス積分
• Authors: Minchan Jung, Kwangki Kim,
• Abstract要約: Bidirectional Clustered MPPI (BiC-MPPI) は、新しい軌道最適化手法である。 BiC-MPPIには、双方向ダイナミクス近似と新しいガイドコスト機構が組み込まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46040036610482665
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper introduces the Bidirectional Clustered MPPI (BiC-MPPI) algorithm, a novel trajectory optimization method aimed at enhancing goal-directed guidance within the Model Predictive Path Integral (MPPI) framework. BiC-MPPI incorporates bidirectional dynamics approximations and a new guide cost mechanism, improving both trajectory planning and goal-reaching performance. By leveraging forward and backward rollouts, the bidirectional approach ensures effective trajectory connections between initial and terminal states, while the guide cost helps discover dynamically feasible paths. Experimental results demonstrate that BiC-MPPI outperforms existing MPPI variants in both 2D and 3D environments, achieving higher success rates and competitive computation times across 900 simulations on a modified BARN dataset for autonomous navigation. GitHub: https://github.com/i-ASL/BiC-MPPI
• Abstract（参考訳）: 本稿では,モデル予測パス積分(MPPI)フレームワーク内での目標指向のガイダンス向上を目的とした,双方向クラスタリングMPPI(Bidirectional Clustered MPPI)アルゴリズムを提案する。 BiC-MPPIは、双方向ダイナミクス近似と新しいガイドコスト機構を導入し、軌道計画と目標達成性能の両方を改善した。 前向きと後向きのロールアウトを活用することで、双方向のアプローチは初期状態と終端状態の間の効果的な軌道接続を保証し、ガイドコストは動的に実現可能なパスを発見するのに役立つ。 実験の結果,BiC-MPPIは2次元および3次元環境において既存のMPPIよりも優れており,自律ナビゲーションのための修正BARNデータセット上で900のシミュレーションで高い成功率と競合計算時間を達成していることがわかった。 GitHub:https://github.com/i-ASL/BiC-MPPI

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