[논문 리뷰] EGO-Planner: An ESDF-free Gradient-based Local Planner for Quadrotors

Xin Zhou, Zhepei Wang외 3명|arXiv (Cornell University)|2020. 08. 20.

Robotic Path Planning Algorithms참고 문헌 17인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 다중로터를 위한 ESDF가 없는 기울기 기반 국소 계획법인 EGO-Planner을 제안한다. 이는 장애물의 경로 충돌과 지도 경로로부터 직접 기울기를 계산함으로써 사전 계산된 유클리드 부호 거리 필드(ESDF)를 제거한다. 필요한 장애물 정보만 추출하고, 비등방성 곡선 피팅을 통해 정밀도를 향상시킴으로써 계산 시간을 10배 이상 단축시키면서도 시뮬레이션 및 실제 비행 테스트에서 경쟁적인 경로의 부드러움, 길이, 에너지 효율성을 유지한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 기울기 기반 다중로터 계획법에서 ESDF 유지 관리의 계산 병목 현상을 해결하기 위해.
• 사전 구축된 ESDF 지ap을 제거하기 위해 충돌 비용을 직접 경로-장애물 비교를 통해 수식화함으로써 의존도를 줄이기 위해.
• 자원 제약이 있는 자율 다중로터에 적합한 경량이고 견고한 국소 계획법을 개발하기 위해.
• 후처리 정밀도 과정에서 비등방성 곡선 피팅을 통해 경로의 실현 가능성과 부드러움을 향상시키기 위해.
• 동적이고 제약이 있는 비행 조건에서 시뮬레이션 및 실제 환경 모두에서 계획법의 성능을 검증하기 위해.

제안 방법

• 현재 경로를 충돌 없는 지도 경로와 비교하여 충돌 비용을 수식화함으로써, ESDF 없이도 장애물 충돌에서 직접 기울기를 계산할 수 있도록 한다.
• 기울기 힘은 충돌하는 경로에 투영되어 장애물에서 밀어내지며, 새로운 장애물에 충돌할 때만 계산이 트리거된다.
• 역학적 실현 가능성 위반이 발생할 경우 후처리 정밀도 절차에서 시간 할당을 재할당하고, 형태를 유지하면서도 실현 가능성을 향상시킬 수 있는 새로운 B-스플라인을 생성한다.
• 곡선 피팅에 비등방성 오차 페널티를 적용하여, 반경 방향 이격에 더 높은 페널티를 적용함으로써 경로의 무결성과 부드러움을 유지한다.
• 필요한 경우에만 장애물 정보를 추출함으로써 ESDF 업데이트를 완전히 회피함으로써, 중복 계산을 크게 줄인다.
• 프레임워크는 완전 자율 다중로터 시스템에 통합되었으며, 커뮤니티 사용을 위해 ROS 패키지로도 공개되었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기존에 계산된 ESDF 지도 없이도 다중로터의 기울기 기반 국소 계획이 가능할 수 있는가?
• RQ2 ESDF 계산을 제거할 경우 계획 효율성과 경로 품질에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 실시간 경로 최적화를 위해 ESDF 없이 장애물 기울기 정보를 효과적으로 추출할 수 있는가?
• RQ4 비등방성 곡선 피팅을 통해 경로의 부드러움과 실현 가능성을 향상시킬 수 있으며, 형태를 유지할 수 있는가?
• RQ5 제안된 방법은 실생활의 동적 환경과 시각 제약 조건에서 어떻게 성능을 발휘하는가?

주요 결과

• EGO-Planner은 평균 0.81ms의 총 계획 시간을 기록하여, ESDF 기반 방법 대비 10배 이상 감소시켰다.
• 이 방법은 비행 시간 24.38초, 경로 길이 42.24미터, 에너지 비용 196.64를 기록하여, 속도와 길이 측면에서 Fast-Planner를 능가하면서도 에너지 효율성은 유사한 성능을 보였다.
• 밀도가 높은 환경에서는 EWOK보다 더 매끄럽고 공격적인 경로를 생성했으며, EWOK는 목적 함수에 지수 항이 포함되어 있어 수렴이 불안정한 경향을 보였다.
• 실제 환경 실험에서 드론은 실내 혼잡한 환경에서 3.56m/s 이상, 실외 숲 환경에서 3m/s 이상의 속도로 비행할 수 있었으며, 동적인 바람에 의한 장애물에도 영향을 받지 않았다.
• 갑작스러운 목표 변경과 제한된 카메라 시야각 조건에서도 성능을 유지하여 실시간, 시각 제약 조건 하에서의 내구성을 입증했다.
• ESDF 계산이 없어 기존 방법에서 관찰된 70%의 주요 처리 오버헤드가 제거되어, 임베디드 플랫폼에 적합한 계획법이 되었다.