[論文レビュー] An Efficient B-spline-Based Kinodynamic Replanning Framework for Quadrotors

Wenchao Ding, Wenliang Gao+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 24, 2019

Robotic Path Planning Algorithms参考文献 42被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、非定常な初期状態下でも動的に実行可能で滑らかな軌道を保証する、効率的なBスプラインに基づく動的計画再計画フレームワークを提案する。新しいBスプラインに基づく動的計画探索と弾性最適化を組み合わせることで、凸最適化とグラフ集約技術を用いて安全かつ実行可能性を保証しつつ、リアルタイムで低コストな軌道計画を実現する。

ABSTRACT

Trajectory replanning for quadrotors is essential to enable fully autonomous flight in unknown environments. Hierarchical motion planning frameworks, which combine path planning with path parameterization, are popular due to their time efficiency. However, the path planning cannot properly deal with non-static initial states of the quadrotor, which may result in non-smooth or even dynamically infeasible trajectories. In this paper, we present an efficient kinodynamic replanning framework by exploiting the advantageous properties of the B-spline, which facilitates dealing with the non-static state and guarantees safety and dynamical feasibility. Our framework starts with an efficient B-spline-based kinodynamic (EBK) search algorithm which finds a feasible trajectory with minimum control effort and time. To compensate for the discretization induced by the EBK search, an elastic optimization (EO) approach is proposed to refine the control point placement to the optimal location. Systematic comparisons against the state-of-the-art are conducted to validate the performance. Comprehensive onboard experiments using two different vision-based quadrotors are carried out showing the general applicability of the framework.

研究の動機と目的

• 非定常な初期状態を扱えないハイアーチカルな運動計画法の限界を解消し、急激な動きや実行不能な軌道を回避すること。
• 未知の環境下でも動的実行可能性と安全性を保証するリアルタイムの動的計画再計画フレームワークを開発すること。
• マルチローター用に、サンプリングベースや非線形BVPベースの動的計画法の計算非効率性を克服すること。
• Bスプラインに基づく探索と、最小制御効率と時間の最適化を図る制御点の最適化ステップを統合すること。

提案手法

• 空間グリッド上でのBスプライン制御点の最適化により実行可能な軌道を探索する、効率的なBスプラインに基づく動的計画（EBK）探索アルゴリズムを導入する。
• 探索問題の簡素化と解空間の理論的解析を可能にする「頂点タプル」という新しい概念を定義する。
• 制御可能な離散化を用いたグラフ集約技術を採用し、計算時間を短縮しながら最適性を維持する。
• オンライン探索中の衝突チェックを最小限に抑えるために、事前計算可能な最小インフレーション戦略を採用する。
• 凸二次制約二次プログラム（QCQP）を用いた弾性最適化（EO）を適用し、制御点の配置を最適化する。
• Bスプラインの局所的制御特性を活用したリceding horizon再計画器にフレームワークを統合し、リアルタイムの適応を実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 非ゼロの初期状態を持つマルチローターに対して、Bスプラインに基づく動的計画法はリアルタイム性能を確保しながら、動的実行可能性と低コスト制御を達成できるか？
• RQ2 グリッドベース探索に起因する離散化誤差は、どのように効果的に補正可能か？これにより軌道の最適性が向上するか？
• RQ3 グラフ集約と最小インフレーションの効果は、解の品質を損なわず、探索効率にどのように寄与するか？
• RQ4 シミュレーションおよび実飛行環境において、最先端の動的計画法と比較して、本フレームワークの性能と頑健性はどのように評価されるか？
• RQ5 異なるビジョンベースのマルチローター・プラットフォーム（異なるセンシングおよび計算能力を有する）に、本フレームワークは一般化可能か？

主な発見

• EBK探索アルゴリズムは、グラフ集約と最小インフレーションを活用することでリアルタイム性能を達成し、オンライン計算時間を顕著に短縮した。
• 弾性最適化ステップにより制御点の配置が効果的に最適化され、制御効率が最小限で滑らかな軌道が得られた。
• 包括的な比較により、提案フレームワークは、軌道コスト、実行可能性、再計画の一貫性の面で最先端手法を上回ることを示した。
• 2種類の異なるビジョンベースのマルチローター・プラットフォームにおける搭載実験により、本フレームワークの一般適用性と実環境における頑健性が確認された。
• 理論的解析により、EBK探索は集約グラフに関して完全かつ最適であることが証明され、離散化下でも最良の実行可能解への収束が保証された。