論文の概要: Learning Approximated Maximal Safe Sets via Hypernetworks for MPC-Based Local Motion Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20267v1
• Date: Sat, 26 Oct 2024 20:37:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:40.880485
• Title: Learning Approximated Maximal Safe Sets via Hypernetworks for MPC-Based Local Motion Planning
• Title（参考訳）: MPCを用いた局所運動計画のためのハイパーネットによる最大安全集合の学習
• Authors: Bojan Derajić, Mohamed-Khalil Bouzidi, Sebastian Bernhard, Wolfgang Hönig,
• Abstract要約: 我々はハイパーネットのアイデアを活用し、優れた一般化特性とリアルタイム性能を同時に達成する。 我々は,モデル予測制御(MPC)ローカルプランナを安全制約として統合し,現実的な3次元シミュレーションにおける性能と関連するベースラインを比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3182466374784207
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a novel learning-based approach for online estimation of maximal safe sets for local motion planning tasks in mobile robotics. We leverage the idea of hypernetworks to achieve good generalization properties and real-time performance simultaneously. As the source of supervision, we employ the Hamilton-Jacobi (HJ) reachability analysis, allowing us to consider general nonlinear dynamics and arbitrary constraints. We integrate our model into a model predictive control (MPC) local planner as a safety constraint and compare the performance with relevant baselines in realistic 3D simulations for different environments and robot dynamics. The results show the advantages of our approach in terms of a significantly higher success rate: 2 to 18 percent over the best baseline, while achieving real-time performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,移動ロボットにおける局所動作計画タスクのための最適セットのオンライン評価のための,学習に基づく新しいアプローチを提案する。 我々はハイパーネットのアイデアを活用し、優れた一般化特性とリアルタイム性能を同時に達成する。 監視の源として、ハミルトン・ヤコビ(HJ)の到達可能性解析を採用し、一般的な非線形力学と任意の制約を考えることができる。 我々は,モデル予測制御(MPC)ローカルプランナを安全制約として統合し,異なる環境における現実的な3次元シミュレーションやロボット力学における性能と関連するベースラインを比較した。 その結果、我々のアプローチの利点は、非常に高い成功率で示され、最高のベースラインを2～18%上回る一方で、リアルタイムのパフォーマンスを実現しています。

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