論文の概要: Unified Path Planner with Adaptive Safety and Optimality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23197v2
• Date: Fri, 29 Aug 2025 08:59:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-01 15:42:25.868334
• Title: Unified Path Planner with Adaptive Safety and Optimality
• Title（参考訳）: 適応型安全と最適性を備えた統一経路プランナ
• Authors: Jatin Kumar Arora, Soutrik Bandyopadhyay, Shubhendu Bhasin,
• Abstract要約: Unified Path Planner (UPP) は、動的安全コストを組み込んだ改良された障害物関数を利用するグラフ検索ベースのアルゴリズムである。 UPPは高い成功率を達成し、従来のA*よりもわずかにコストが増大し、最適に近い経路を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.37811669228711
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Path planning for autonomous robots presents a fundamental trade-off between optimality and safety. While conventional algorithms typically prioritize one of these objectives, we introduce the Unified Path Planner (UPP), a unified framework that simultaneously addresses both. UPP is a graph-search-based algorithm that employs a modified heuristic function incorporating a dynamic safety cost, enabling an adaptive balance between path length and obstacle clearance. We establish theoretical sub-optimality bounds for the planner and demonstrate that its safety-to-optimality ratio can be tuned via adjustable parameters, with a trade-off in computational complexity. Extensive simulations show that UPP achieves a high success rate, generating near-optimal paths with only a negligible increase in cost over traditional A*, while ensuring safety margins that closely approach those of the classical Voronoi planner. Finally, the practical efficacy of UPP is validated through a hardware implementation on a TurtleBot, confirming its ability to navigate cluttered environments by generating safe, sub-optimal paths.
• Abstract（参考訳）: 自律ロボットの経路計画は、最適性と安全性の基本的なトレードオフを示す。 通常、従来のアルゴリズムはこれらの目的の1つを優先するが、同時に対処する統一されたフレームワークであるUPP(Unified Path Planner)を導入する。 UPPは、動的安全コストを取り入れた修正ヒューリスティック関数を用いて、パス長と障害物クリアランスの適応バランスを可能にするグラフ検索に基づくアルゴリズムである。 我々は,計画者に対する理論的準最適境界を確立し,その安全性と最適比が,計算複雑性のトレードオフとともに,調整可能なパラメータによって調整可能であることを実証する。 大規模なシミュレーションにより、UPPは高い成功率を達成し、従来のA*よりも低いコストで最適に近い経路を生成する一方で、古典的なヴォロノワプランナーに近づいた安全マージンを確保することが示されている。 最後に、UPPの実用的有効性は、TurtleBot上のハードウェア実装を通じて検証され、安全な準最適経路を生成することで、散在する環境をナビゲートする能力を確認する。

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