論文の概要: Risk-Aware Obstacle Avoidance Algorithm for Real-Time Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.09204v2
- Date: Sun, 15 Mar 2026 09:06:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.304992
- Title: Risk-Aware Obstacle Avoidance Algorithm for Real-Time Applications
- Title（参考訳）: リアルタイムアプリケーションのためのリスク対応障害物回避アルゴリズム
- Authors: Ozan Kaya, Emir Cem Gezer, Roger Skjetne, Ingrid Bouwer Utne,
- Abstract要約: 本研究は,車両経路に沿った障害物の確率論的モデリングと,自律表面容器のスムーズな軌道最適化を統合したハイブリッド型リスク対応ナビゲーションアーキテクチャを提案する。
提案手法は、運転安全性と自律性の向上を示し、不確実かつダイナミックな環境下でのリスク対応型自動運転車のミッションのための有望なソリューションとして確立する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6299766708197881
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Robust navigation in changing marine environments requires autonomous systems capable of perceiving, reasoning, and acting under uncertainty. This study introduces a hybrid risk-aware navigation architecture that integrates probabilistic modeling of obstacles along the vehicle path with smooth trajectory optimization for autonomous surface vessels. The system constructs probabilistic risk maps that capture both obstacle proximity and the behavior of dynamic objects. A risk-biased Rapidly Exploring Random Tree (RRT) planner leverages these maps to generate collision-free paths, which are subsequently refined using B-spline algorithms to ensure trajectory continuity. Three distinct RRT* rewiring modes are implemented based on the cost function: minimizing the path length, minimizing risk, and optimizing a combination of the path length and total risk. The framework is evaluated in experimental scenarios containing both static and dynamic obstacles. The results demonstrate the system's ability to navigate safely, maintain smooth trajectories, and dynamically adapt to changing environmental risks. Compared with conventional LIDAR or vision-only navigation approaches, the proposed method shows improvements in operational safety and autonomy, establishing it as a promising solution for risk-aware autonomous vehicle missions in uncertain and dynamic environments.
- Abstract（参考訳）: 海洋環境の変化におけるロバストな航法は、不確実性の下での知覚、推論、行動が可能な自律的なシステムを必要とする。
本研究は,車両経路に沿った障害物の確率論的モデリングと,自律表面容器のスムーズな軌道最適化を統合したハイブリッド型リスク対応ナビゲーションアーキテクチャを提案する。
このシステムは、障害物近接と動的物体の挙動の両方を捉える確率論的リスクマップを構築する。
リスクバイアスのRapidly Exploring Random Tree (RRT) プランナーはこれらのマップを利用して衝突のない経路を生成する。
経路長の最小化、リスクの最小化、経路長と総リスクの組み合わせの最適化という3つの異なるRT*書き換えモードがコスト関数に基づいて実装されている。
このフレームワークは静的障害と動的障害の両方を含む実験シナリオで評価される。
その結果、システムは安全に航行し、スムーズな軌道を維持でき、環境リスクの変化に動的に適応できることを示した。
従来のLIDARやビジョンオンリーのナビゲーション手法と比較して、提案手法は運転安全性と自律性の向上を示し、不確実かつダイナミックな環境でのリスク対応型自動運転車ミッションの有望な解決策として確立する。
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