論文の概要: Reachability-Aware Time Scaling for Path Tracking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.00439v1
- Date: Wed, 01 Apr 2026 03:34:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-02 16:44:31.819106
- Title: Reachability-Aware Time Scaling for Path Tracking
- Title(参考訳): 経路追跡のための到達可能性を考慮した時間スケーリング
- Authors: Hossein Gholampour, Logan E. Beaver,
- Abstract要約: 本稿では, 平面型二重積分器システムにおいて, オフラインプランナーが生成する無衝突経路の追跡について検討する。
サンプリングベースのプランナーは障害物の周りをルートする必要があるため、結果として得られる経路は鋭い旋回と高い曲率の領域を含むことができる。
我々は,1ステップのアクセラレーションマージンを持つ純粋購入型リーチビリティ誘導型二次プログラムトラッカーを構築した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.8673630752805437
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper studies tracking of collision-free waypoint paths produced by an offline planner for a planar double-integrator system with bounded speed and acceleration. Because sampling-based planners must route around obstacles, the resulting waypoint paths can contain sharp turns and high-curvature regions, so one-step reachability under acceleration limits becomes critical even when the path geometry is collision-free. We build on a pure-pursuit-style, reachability-guided quadratic-program (QP) tracker with a one-step acceleration margin. Offline, we evaluate this margin along a spline fitted to the waypoint path and update a scalar speed-scaling profile so that the required one-step acceleration remains below the available bound. Online, the same look-ahead tracking structure is used to track the scaled reference.
- Abstract(参考訳): 本稿では, 平面型二重積分器システムにおいて, オフラインプランナーが生成する無衝突経路の追跡について検討する。
サンプリングベースプランナーは障害物の周りをルートする必要があるため、結果として得られる経路経路は急旋回や高曲率領域を含むことができるため、経路幾何学が衝突しない場合でも、加速限界の下での一段階到達性は重要となる。
我々は,1ステップの加速マージンを持つ純粋購入型リーチビリティ誘導2次プログラム(QP)トラッカー上に構築する。
オフラインでは、このマージンをウェイポイントパスに適合したスプラインに沿って評価し、スカラー速度スケーリングプロファイルを更新し、必要なワンステップ加速度が利用可能な境界以下に留まるようにする。
オンラインでは、同じルックアヘッド追跡構造がスケールされた参照を追跡するために使用される。
関連論文リスト
- Collision-Free Velocity Scheduling for Multi-Agent Systems on Predefined Routes via Inexact-Projection ADMM [0.0]
構造化マルチエージェントプロジェクトでは、エージェントは事前に定義されたルートをたどらなければならず、リルーチンや不可能となる。
本稿では,各エージェントの割り当てられた経路の順序と名前付き経路の割り当てを保ちながら,経路制約付きマルチエージェント協調に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-23T12:34:18Z) - Vision-Guided MPPI for Agile Drone Racing: Navigating Arbitrary Gate Poses via Neural Signed Distance Fields [8.66703842496129]
ドローンレースには、極端なアジリティの下での認識、計画、制御の緊密な結合が必要です。
近年のアプローチは、事前計算された空間基準軌道や明示的な6-DoFゲートポーズ推定に依存している。
そこで我々は,任意の配置と配向ゲートを介して,参照不要のアジャイル飛行を可能にするビジョンガイド付き最適制御フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-07T13:18:07Z) - Perception-Aware Time-Optimal Planning for Quadrotor Waypoint Flight [25.084985306310827]
本稿では,視覚に基づく四元数に対する時間-最適軌道最適化フレームワークを提案する。
知覚制約を完全な非線形力学、ローターの作動制限、空力効果、カメラの視野制約、凸幾何学ゲート表現と組み合わせる。
実験では、実際の飛行速度は9.8m/s、平均追跡誤差は0.07m、クローズドループの成功率は55%から100%に向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-04T17:22:16Z) - Spatially-Aware Adaptive Trajectory Optimization with Controller-Guided Feedback for Autonomous Racing [74.83272587893508]
本稿では,NURBSに基づく軌道表現,CMA-ESグローバル軌道最適化,コントローラ誘導空間フィードバックを組み合わせた自律レースライン最適化フレームワークを提案する。
シミュレーションでは,最大静的加速度をパラメータ化したコントローラと比較して17.38%のラップタイム短縮を実現している。
高摩擦から低摩擦まで様々なタイヤ化合物で試験された実ハードウェアでは、摩擦を明示的にパラメータ化することなく、7.60%のラップタイムの改善が得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-17T15:10:44Z) - CoWTracker: Tracking by Warping instead of Correlation [53.834673070954494]
ワープに有利なコストを削減できる高密度な点トラッカーを提案する。
近年の光学的流れの進展に触発されて,本手法では,現在の推定値に基づいて,対象フレームからクエリフレームへ特徴を変換することで,トラック推定を反復的に洗練する。
我々のモデルは,TAP-Vid-DAVIS,TAP-Vid-Kinetics,Robo-TAPなど,標準的な高密度点追跡ベンチマークの最先端性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-04T18:58:59Z) - K-Track: Kalman-Enhanced Tracking for Accelerating Deep Point Trackers on Edge Devices [8.929138500431433]
ビデオシーケンスにおけるポイントトラッキングは、ロボット工学、自律システム、拡張現実、ビデオ分析など、現実世界のコンピュータビジョンアプリケーションのための機能である。
最近のディープラーニングベースのトラッカーは、挑戦的なベンチマークで最先端の精度を達成する一方で、フレーム単位の推論への依存は、リソース制約のあるエッジデバイスへのデプロイメントにおいて大きな障壁となる。
我々は、このデプロイメントギャップを埋めるために設計された汎用トラッカーに依存しないアクセラレーションフレームワークであるK-Trackを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-11T13:26:58Z) - MetricNet: Recovering Metric Scale in Generative Navigation Policies [51.90872764552077]
MetricNetは、ウェイポイント間の距離を予測するジェネレーティブナビゲーションのための効果的なアドオンである。
MetricNetスケールのウェイポイントの実行はナビゲーションと探索の両方のパフォーマンスを大幅に改善することを示す。
また、MetricNetをナビゲーションポリシーに統合し、目標に向かって移動しながら障害物からロボットを誘導するMetricNavを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-17T13:37:13Z) - DELTAv2: Accelerating Dense 3D Tracking [79.63990337419514]
本稿では,ビデオ中の高密度3次元点追跡を高速化するための新しいアルゴリズムを提案する。
極小点の小さな部分集合で追跡を開始し、トラックされた軌道の集合を段階的に拡大する粗大な戦略を導入する。
新たに追加されたトラジェクトリは学習可能なモジュールを使用しており、トラッキングネットワークとともにエンドツーエンドでトレーニングされている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-02T03:15:47Z) - Online Dense Point Tracking with Streaming Memory [54.22820729477756]
デンスポイントトラッキングは、ビデオのかなりの部分を通して、初期フレーム内のすべてのポイントの連続的な追跡を必要とする、困難なタスクである。
最近の点追跡アルゴリズムは、通常、最初のフレームから現在のフレームへの間接的な情報伝達のためにスライドウィンドウに依存する。
我々は、高密度のtextbfPOint textbfTracking とオンラインビデオ処理のための textbfStreaming メモリを備えた軽量で高速なモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-09T06:16:49Z) - Motion Planning and Control for Multi Vehicle Autonomous Racing at High
Speeds [100.61456258283245]
本稿では,自律走行のための多層移動計画と制御アーキテクチャを提案する。
提案手法はダララのAV-21レースカーに適用され、楕円形のレーストラックで25$m/s2$まで加速試験された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-22T15:16:54Z) - Autonomous Drone Racing with Deep Reinforcement Learning [39.757652701917166]
ドローンレースのような多くのロボットタスクにおいて、ゴールはできるだけ速くコースポイントを移動することである。
重要な課題は、事前に通過するウェイポイントの完全な知識を想定して解決される最小時間軌道を計画することです。
本研究では,クワッドロータの最小時間軌道生成法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-15T18:05:49Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。