論文の概要: The Bulldozer Technique: Efficient Elimination of Local Minima Traps for APF-Based Robot Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.23672v1
• Date: Mon, 29 Dec 2025 18:28:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.560513
• Title: The Bulldozer Technique: Efficient Elimination of Local Minima Traps for APF-Based Robot Navigation
• Title（参考訳）: ブルドーザー技術:APFに基づくロボットナビゲーションのための局所最小軌道の効率的な除去
• Authors: Mohammed Baziyad, Manal Al Shohna, Tamer Rabie,
• Abstract要約: 本稿では,局所ミニマ問題に対処する新たな経路計画手法であるブルドーザーを提案する。 提案手法は,複雑度を増した様々なマップにまたがる物理移動ロボットを用いて実験的に検証する。 以上の結果から,ブルドーザー法は,より優れた実行速度と競合パス品質を実現しつつ,局所最小化問題を効果的に解決することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.612627266839037
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Path planning is a fundamental component in autonomous mobile robotics, enabling a robot to navigate from its current location to a desired goal while avoiding obstacles. Among the various techniques, Artificial Potential Field (APF) methods have gained popularity due to their simplicity, real-time responsiveness, and low computational requirements. However, a major limitation of conventional APF approaches is the local minima trap problem, where the robot becomes stuck in a position with no clear direction toward the goal. This paper proposes a novel path planning technique, termed the Bulldozer, which addresses the local minima issue while preserving the inherent advantages of APF. The Bulldozer technique introduces a backfilling mechanism that systematically identifies and eliminates local minima regions by increasing their potential values, analogous to a bulldozer filling potholes in a road. Additionally, a ramp-based enhancement is incorporated to assist the robot in escaping trap areas when starting within a local minimum. The proposed technique is experimentally validated using a physical mobile robot across various maps with increasing complexity. Comparative analyses are conducted against standard APF, adaptive APF, and well-established planning algorithms such as A*, PRM, and RRT. Results demonstrate that the Bulldozer technique effectively resolves the local minima problem while achieving superior execution speed and competitive path quality. Furthermore, a kinematic tracking controller is employed to assess the smoothness and traceability of the planned paths, confirming their suitability for real-world execution.
• Abstract（参考訳）: パスプランニングは自律移動ロボットの基本的な構成要素であり、障害物を避けながら、ロボットが現在の位置から望ましい目標まで移動できるようにする。 様々な技術の中で、人工電位場(APF)法は、単純さ、リアルタイム応答性、低計算要求により人気を博している。 しかし、従来のAPFアプローチの大きな制限は、ロボットが目標に向かって明確な方向を向かわない位置に立ち往生する局所的なミニマトラップ問題である。 本稿では,APF固有の利点を保ちながら,局所的なミニマ問題に対処する,ブルドーザーと呼ばれる新しい経路計画手法を提案する。 ブルドーザー技術は、道路内の穴を埋めるブルドーザーと同様、潜在価値を増大させることにより、局所的なミニマ領域を体系的に識別し、除去するバックフィル機構を導入する。 また、局所的な最小限から始める際に、トラップエリアを脱出するロボットを支援するために、ランプベースの強化が組み込まれている。 提案手法は,複雑度を増した様々なマップにまたがる物理移動ロボットを用いて実験的に検証する。 比較分析は、標準APF、適応APF、A*、PRM、RTといった確立された計画アルゴリズムに対して行われる。 以上の結果から,ブルドーザー法は,より優れた実行速度と競合パス品質を実現しつつ,局所最小化問題を効果的に解決することを示した。 さらに,キネマティックトラッキングコントローラを用いて,計画経路の滑らかさとトレーサビリティを評価し,実世界の実行に適していることを確認する。

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