論文の概要: Biconvex Optimization for Smooth Minimum-Time Trajectories around Convex Obstacles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.02834v1
- Date: Mon, 03 Aug 2026 19:48:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-06 07:04:20.679034
- Title: Biconvex Optimization for Smooth Minimum-Time Trajectories around Convex Obstacles
- Title（参考訳）: 凸障害物周辺における平滑最小時間軌道の両凸最適化
- Authors: Peter Werner, Tobia Marcucci, Daniela Rus,
- Abstract要約: 本稿では,最小時間移動計画凸障害物に対して,収束が保証されるバイアプローチを提案する。
提案手法は,変数の最先端分解を生成するために,時間とともに高品質な軌道を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.315843050082925
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: We present a biconvex approach for minimum-time motion planning around convex obstacles that is guaranteed to converge, is anytime, and supports derivative constraints to arbitrary order. We jointly convexify the minimum-time objective and all derivative constraints through a change of variables, and handle collision avoidance via time-varying separating planes, reducing the problem to a biconvex program. This program is solved by alternating between computing maximum-margin separating planes and optimizing the trajectory. By only adding planes for obstacles that the current iterate collides with, the trajectory can jump around obstacles and escape local minima. The method is guaranteed to converge starting from a simple collision-free polygonal curve. In our experiments on drone navigation and dual-arm bin unloading, we find that the proposed method reliably produces high-quality trajectories with computation times comparable to state-of-the-art decomposition-based motion planners, while handling a larger class of problems and being substantially more robust to bad initialization. Project page:https://wernerpe.github.io/bmtp-website/
- Abstract（参考訳）: 我々は、収束することが保証され、いつでもあり、任意の順序に対する微分制約をサポートする、凸障害物に関する最小時間運動計画のための双凸アプローチを提案する。
我々は、変数の変化によって最小時間目的と全微分制約を共同で凸化し、時間変化した分離平面による衝突回避を処理し、双凸プログラムに問題を還元する。
このプログラムは、最大マージン分離平面の計算と軌道の最適化を交互に行うことで解決される。
現行の繰り返しが衝突する障害物のために平面を追加するだけで、軌道は障害物の周りを飛び回り、局所的なミニマから逃れることができる。
この方法は単純な衝突のない多角形曲線から収束することが保証されている。
ドローンナビゲーションとデュアルアームビンアンローディングの実験において,提案手法は現状の分解型モーションプランナに匹敵する精度の高いトラジェクトリを確実に生成すると同時に,より大規模な問題に対処し,さらに悪い初期化に対してより堅牢であることがわかった。
プロジェクトページ:https://wernerpe.github.io/bmtp-website/
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