[논문 리뷰] A Receding Horizon Multi-Objective Planner for Autonomous Surface Vehicles in Urban Waterways

Tixiao Shan, Wei Wang외 3명|arXiv (Cornell University)|2020. 07. 16.

Robotic Path Planning Algorithms참고 문헌 29인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 도시 수로에서 동적 장애물을 포함한 자율 표류선(ASV)을 위한 후행 시간 다목적 계획기의 제안을 다루며, 충돌 위험, 방향 일관성, 경로 길이 등의 항법 목표를 계층적으로 우선순위를 정한 렉소그래픽 최적화를 사용하여 실시간으로 업데이트되는 장애물 그래프 내에서 다루고자 한다. 이 방법은 최소한의 튜닝으로 실시간 안정 경로 계획을 가능하게 하며, 시뮬레이션 및 실제 실험(이동 장애물이 있는 1/4 스케일 로보트 플랫폼)을 통해 검증되었다.

ABSTRACT

We propose a novel receding horizon planner for an autonomous surface vehicle (ASV) performing path planning in urban waterways. Feasible paths are found by repeatedly generating and searching a graph reflecting the obstacles observed in the sensor field-of-view. We also propose a novel method for multi-objective motion planning over the graph by leveraging the paradigm of lexicographic optimization and applying it to graph search within our receding horizon planner. The competing resources of interest are penalized hierarchically during the search. Higher-ranked resources cause a robot to incur non-negative costs over the paths traveled, which are occasionally zero-valued. The framework is intended to capture problems in which a robot must manage resources such as risk of collision. This leaves freedom for tie-breaking with respect to lower-priority resources; at the bottom of the hierarchy is a strictly positive quantity consumed by the robot, such as distance traveled, energy expended or time elapsed. We conduct experiments in both simulated and real-world environments to validate the proposed planner and demonstrate its capability for enabling ASV navigation in complex environments.

연구 동기 및 목표

• 복잡한 도시 수로에서 동적 장애물을 가진 자율 표류선(ASV)이 주행할 수 있는 실시간 경로 계획 프레임워크를 개발하는 것.
• 충돌 위험, 방향 이탈, 경로 길이 등 서로 충돌하는 목표들이 계층적으로 우선순위를 정해야 하는 다목적 운동 계획 문제에 대응하는 것.
• 반복적인 제약 조정이 필요 없는 후행 시간 프레임워크 내에서 렉소그래픽 최적화를 활용해 효율적이고 파rameter-free 계획을 가능하게 하는 것.
• 이동 장애물이 있는 1/4 스케일 로보트 플랫폼을 사용한 시뮬레이션 환경과 실제 실험 모두에서 계획기의 성능을 검증하는 것.

제안 방법

• 계획기는 후행 시간 접근 방식을 사용하여, 센서로 관측된 장애물의 시야 범위 내에서 글로벌 기준 경로와 함께 그래프를 동적으로 구성한다.
• 장애물은 벨로디네 VLP-16 라이다를 통해 탐지되며, 5미터 이내의 반사 거리 값을 장애물 데이터로 간주한다.
• 수정된 라이다 온도메트리 시스템을 통해 환경 내에서 ASV의 실시간 정위치를 확보한다.
• 다중 비용 기준을 우선순위 순서로 정렬한 렉소그래픽 최적화를 지원하는 다익스트라 알고리즘의 변종을 경로 탐색에 사용한다.
• 비용은 계층적으로 처벌되며, 우선순위가 높은 목표(예: 위험)는 먼저 최소화되고 안전 지역에서는 0이 될 수 있다; 우선순위가 낮은 목표(예: 거리)는 동점이 발생했을 경우에만 타이브레이킹용으로 사용된다.
• 프레임워크는 비용 기준의 수에 따라 선형적으로 확장되어 실시간 배포에 적합한 계산 효율성을 보장한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 후행 시간 계획기가 도시 수로 환경에서 안전성, 방향 일관성, 경로 길이 등 상충되는 여러 목표를 효과적으로 균형 잡을 수 있는가?
• RQ2 반복적인 파rameter 튜닝이 필요 없이 렉소그래픽 최적화를 그래프 기반 경로 계획에 효율적으로 적용할 수 있는가?
• RQ3 장애물이 많은 상황에서 목표의 계층적 우선순위 정렬이 단일 목표나 가중치 합 접근 방식에 비해 경로 품질을 어떻게 향상시키는가?
• RQ4 이동 장애물과 동적 환경 변화가 존재하는 상황에서 계획기는 얼마나 오랫동안 안전하고 실현 가능한 경로를 유지할 수 있는가?

주요 결과

• 계획기는 장애물이 움직이거나 기준 경로를 차단하는 상황에서도 장애물을 피하면서 방향 일관성을 유지하는 안전한 경로를 성공적으로 생성하였다.
• 실제 실험에서 로봇은 두 장애물에 의해 정지되었고, 경로가 열리자마자 재개하여 동적 환경에 대한 강건성을 입증하였다.
• 세 가지 기준(위험, 방향, 거리)을 사용한 결과, 위험 비용은 32.7, 방향 이탈은 56.4°, 거리는 8.1m를 기록하여 렉소그래픽 우선순위 정렬을 통한 효과적인 트레이드오프를 보였다.
• 렉소그래픽 검색 방법은 오직 목표 우선순위만 정의하면 되므로, 가중치나 제약 조건을 튜닝할 필요가 없어 최소한의 튜닝으로 고품질의 해답을 도출하였다.
• 계산 복잡도는 비용 기준의 수에 따라 선형적으로 증가하여 임베디드 시스템에 실시간 성능을 제공한다.
• 단일 및 이중 기준 접근 방식에 비해 위험을 크게 감소시키면서도 방향 및 거리 비용의 증가를 수용 가능한 수준으로 유지하여 성능이 뛰어나게 되었다.