[論文レビュー] EGO-Planner: An ESDF-free Gradient-based Local Planner for Quadrotors

Xin Zhou, Zhepei Wang+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 20, 2020

Robotic Path Planning Algorithms参考文献 17被引用数 9

ひとこと要約

本論文では、四脚クアッドローター向けのESDFフリーな勾配ベースのローカルプランナ―であるEGO-Plannerを提案する。ESDF（オイラー符号距離場）の事前計算を排除し、障害物の勾配を軌道との衝突とガイドパスから直接計算することで実現する。必要最小限の障害物情報抽出と、非等方的曲線適合による精錬によって、計算時間を10倍以上短縮しながら、シミュレーションおよび実機飛行テストにおいても、競争力のある軌道の滑らかさ、長さ、エネルギー効率を維持する。

ABSTRACT

Gradient-based planners are widely used for quadrotor local planning, in which a Euclidean Signed Distance Field (ESDF) is crucial for evaluating gradient magnitude and direction. Nevertheless, computing such a field has much redundancy since the trajectory optimization procedure only covers a very limited subspace of the ESDF updating range. In this paper, an ESDF-free gradient-based planning framework is proposed, which significantly reduces computation time. The main improvement is that the collision term in the penalty function is formulated by comparing the colliding trajectory with a collision-free guiding path. The resulting obstacle information will be stored only if the trajectory hits new obstacles, making the planner only extract necessary obstacle information. Then, we lengthen the time allocation if dynamical feasibility is violated. An anisotropic curve fitting algorithm is introduced to adjust higher-order derivatives of the trajectory while maintaining the original shape. Benchmark comparisons and real-world experiments verify its robustness and high-performance. The source code is released as ROS packages.

研究の動機と目的

• 勾配ベースの四脚クアッドローター・プランナ―におけるESDFメンテナンスの計算ボトルネックを解消すること。
• 事前構築されたESDFマップへの依存を排除するために、直接的な軌道-障害物比較による衝突コストの定式化を実現すること。
• リソース制限のある自律四脚クアッドローターに適した軽量で頑健なローカルプランナ―を開発すること。
• 後処理精錬段階で非等方的曲線適合を用いることで、軌道の実現可能性と滑らかさを向上させること。
• 動的かつ制限のある飛行状況下で、シミュレーションおよび実機環境の両方でプランナのパフォーマンスを検証すること。

提案手法

• 現在の軌道と衝突のないガイドパスを比較することで衝突コストを定式化し、ESDFを介さずに障害物との交差から直接勾配を計算可能にする。
• 勾配力は衝突した軌道に投影され、障害物から押し出される。計算は、障害物に新たに衝突した場合にのみトリガーされる。
• 動的実現可能性が違反した場合の後処理精錬手順では、時間割り当てを再配分し、形状を保持しつつ実現可能性を向上させる新しいBスプラインを生成する。
• 曲線適合に非等方的誤差ペナルティを適用し、径方向のずれに対して高いペナルティを与えることで、軌道の整合性と滑らかさを維持する。
• ESDFの更新を完全に回避するため、必要最小限の障害物情報抽出のみを実施し、冗長な計算を顕著に削減する。
• フレームワークは完全に自律な四脚クアッドローター・システムに統合され、コミュニティ利用を目的としてROSパッケージとして公開されている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 事前計算されたESDFマップが不要な勾配ベースの四脚クアッドローター・ローカルプランニングは可能か？
• RQ2 ESDF計算を排除することで、計画効率と軌道品質にどのような影響が生じるか？
• RQ3 ESDFなしで、リアルタイムの軌道最適化に効果的に障害物勾配情報を抽出する方法は何か？
• RQ4 非等方的曲線適合は、形状を保持しつつ、軌道の滑らかさと実現可能性を向上させられるか？
• RQ5 提案手法は、実機環境における動的かつ視界制限のある状況でも、どのように性能を発揮するか？

主な発見

• EGO-Plannerは平均して0.81msの総計画時間にまで短縮され、ESDFベースの手法と比較して10倍以上短縮された。
• 飛行時間24.38秒、軌道長42.24メートル、エネルギーコスト196.64の性能を達成し、Fast-Plannerより速度と長さで優れており、エネルギー効率は同等であった。
• 密度の高い環境下でも、EGO-PlannerはEWOKよりも滑らかでより攻撃的な軌道を生成した。EWOKは目的関数に指数関数的項を含むため、不安定な収束を示していた。
• 実機実験では、屋内での複雑な障害物環境下でも3.56m/s以上の速度で飛行可能であり、屋外の森でも3m/s以上の速度を維持した。風による動的障害物の影響にも耐えた。
• 急なゴール変更や限られたカメラ視野角（FOV）に対しても、計画器は実時間かつ視覚制限付きナビゲーションにおいて頑健であることを示した。
• ESDF計算の不在により、従来手法で見られた70％の処理オーバーヘッドが解消され、埋め込みプラットフォームに適した計画器となった。