論文の概要: Real-Time Sampling-based Online Planning for Drone Interception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14231v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 03:48:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:26:30.441247
• Title: Real-Time Sampling-based Online Planning for Drone Interception
• Title（参考訳）: 実時間サンプリングによるドローン受信のためのオンラインプランニング
• Authors: Gilhyun Ryou, Lukas Lao Beyer, Sertac Karaman,
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークの推論を利用して,時間を要する非線形軌道最適化を代替するサンプリングベースのオンライン計画アルゴリズムを提案する。 提案手法は、無人機が衝突を回避し、不完全な目標予測を処理しながら、目標を迎撃しなければならないドローン迎撃問題に適用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.340019191662957
• License:
• Abstract: This paper studies high-speed online planning in dynamic environments. The problem requires finding time-optimal trajectories that conform to system dynamics, meeting computational constraints for real-time adaptation, and accounting for uncertainty from environmental changes. To address these challenges, we propose a sampling-based online planning algorithm that leverages neural network inference to replace time-consuming nonlinear trajectory optimization, enabling rapid exploration of multiple trajectory options under uncertainty. The proposed method is applied to the drone interception problem, where a defense drone must intercept a target while avoiding collisions and handling imperfect target predictions. The algorithm efficiently generates trajectories toward multiple potential target drone positions in parallel. It then assesses trajectory reachability by comparing traversal times with the target drone's predicted arrival time, ultimately selecting the minimum-time reachable trajectory. Through extensive validation in both simulated and real-world environments, we demonstrate our method's capability for high-rate online planning and its adaptability to unpredictable movements in unstructured settings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,動的環境における高速オンラインプランニングについて検討する。 この問題は、システム力学に適合する時間最適軌道を見つけること、リアルタイム適応のための計算制約を満たすこと、環境変化の不確実性を考慮することが必要である。 これらの課題に対処するために、ニューラルネットワークの推論を利用して、時間を要する非線形軌道最適化を置き換えるサンプリングベースのオンライン計画アルゴリズムを提案し、不確実性の下で複数の軌道オプションの迅速な探索を可能にする。 提案手法は、無人機が衝突を回避し、不完全な目標予測を処理しながら、目標を迎撃しなければならないドローン迎撃問題に適用される。 このアルゴリズムは、複数の潜在的ドローン位置に対する軌道を並列に効率的に生成する。 次に、走行時間と目標ドローンの到着予定時刻を比較して軌道到達可能性を評価し、最終的に最小到達可能な軌道を選択する。 シミュレーション環境と実環境環境の両方における広範囲な検証を通じて,本手法の高速オンライン計画能力と非構造化環境における予測不可能な動作への適応性を示す。

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