論文の概要: Multi-Waypoint Path Planning and Motion Control for Non-holonomic Mobile Robots in Agricultural Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23350v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 08:56:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.33361
• Title: Multi-Waypoint Path Planning and Motion Control for Non-holonomic Mobile Robots in Agricultural Applications
• Title（参考訳）: 農業用非ホロノミック移動ロボットのマルチウェイポイント経路計画と運動制御
• Authors: Mahmoud Ghorab, Matthias Lorenzen,
• Abstract要約: 無人移動ロボットは、非構造農業環境をナビゲートできるという需要が高まっている。 草地における雑草制御のようなタスクは、順序のない座標の集合を通して効率的な経路計画を必要とする。 本稿では,Dubins Traveling Salesman問題に基づくグローバルパスプランナを組み合わせた統合ナビゲーションフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There is a growing demand for autonomous mobile robots capable of navigating unstructured agricultural environments. Tasks such as weed control in meadows require efficient path planning through an unordered set of coordinates while minimizing travel distance and adhering to curvature constraints to prevent soil damage and protect vegetation. This paper presents an integrated navigation framework combining a global path planner based on the Dubins Traveling Salesman Problem (DTSP) with a Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) strategy for local path planning and control. The DTSP generates a minimum-length, curvature-constrained path that efficiently visits all targets, while the NMPC leverages this path to compute control signals to accurately reach each waypoint. The system's performance was validated through comparative simulation analysis on real-world field datasets, demonstrating that the coupled DTSP-based planner produced smoother and shorter paths, with a reduction of about 16% in the provided scenario, compared to decoupled methods. Based thereon, the NMPC controller effectively steered the robot to the desired waypoints, while locally optimizing the trajectory and ensuring adherence to constraints. These findings demonstrate the potential of the proposed framework for efficient autonomous navigation in agricultural environments.
• Abstract（参考訳）: 無人移動ロボットは、非構造農業環境をナビゲートできるという需要が高まっている。 草地における雑草制御のようなタスクは、移動距離を最小化し、土壌の損傷を防ぎ、植生を保護するために曲率制約に固執しながら、秩序のない座標を通した効率的な経路計画を必要とする。 本稿では,Dubins Traveling Salesman Problem(DTSP)に基づくグローバルパスプランナと,局所経路計画と制御のための非線形モデル予測制御(NMPC)戦略を組み合わせた統合ナビゲーションフレームワークを提案する。 DTSPは、全ての目標を効率的に訪問する最小長の曲率制約経路を生成し、NMPCはこの経路を利用して制御信号を計算し、各経路点に正確に到達する。 このシステムの性能は、実世界のフィールドデータセットの比較シミュレーション分析によって検証され、DTSPベースのプランナーが、分離された手法と比較して、提供されたシナリオの約16%の削減で、よりスムーズで短い経路を生成できることが実証された。 そこでNMPCコントローラは、ロボットを目的の方向に向けて効果的に操ると同時に、軌道を局所的に最適化し、制約の遵守を確実にする。 これらの結果は,農業環境における効率的な自律航法のための枠組みの可能性を示している。

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