[논문 리뷰] SMUG Planner: A Safe Multi-Goal Planner for Mobile Robots in Challenging Environments

Changan Chen, Jonas Frey외 2명|arXiv (Cornell University)|2023. 06. 08.

Robotic Path Planning Algorithms인용 수 1

한 줄 요약

이 논문은 이동 로봇을 위한 안전하고 효율적인 다중 목표 경로 계획기인 SMUG Planner를 제안한다. 이는 반복적 동적 프로그래밍과 레이지PRM*에 의해 충돌 없는 경로를 갖는 일반화된 TSP(GTSP) 문제를 해결하며, 계획 시간을 30% 감소시킨다. 계층적 접근성 기반 유효성 검사 방식을 통해 고려된 토양에서 12개 이상의 목표를 2초 내로 실시간으로 자율 주행이 가능하며, ANYmal 4족 보행 로봇을 통해 실험적으로 검증되었다.

ABSTRACT

Robotic exploration or monitoring missions require mobile robots to autonomously and safely navigate between multiple target locations in potentially challenging environments. Currently, this type of multi-goal mission often relies on humans designing a set of actions for the robot to follow in the form of a path or waypoints. In this work, we consider the multi-goal problem of visiting a set of pre-defined targets, each of which could be visited from multiple potential locations. To increase autonomy in these missions, we propose a safe multi-goal (SMUG) planner that generates an optimal motion path to visit those targets. To increase safety and efficiency, we propose a hierarchical state validity checking scheme, which leverages robot-specific traversability learned in simulation. We use LazyPRM* with an informed sampler to accelerate collision-free path generation. Our iterative dynamic programming algorithm enables the planner to generate a path visiting more than ten targets within seconds. Moreover, the proposed hierarchical state validity checking scheme reduces the planning time by 30% compared to pure volumetric collision checking and increases safety by avoiding high-risk regions. We deploy the SMUG planner on the quadruped robot ANYmal and show its capability to guide the robot in multi-goal missions fully autonomously on rough terrain.

연구 동기 및 목표

• 복잡한 환경에서 이동 로봇의 자율적이고 안전하며 효율적인 다중 목표 경로 계획의 부족을 해결하기 위해.
• 다양한 가능성을 가진 자세(ToI)에서 다수의 목표를 방문하는 데 있어 전역 최적 경로를 신속하게 생성함으로써, 위험하거나 접근성 제한이 있는 영역을 피하기 위해.
• 순수 체적 충돌 검사 대신 로봇 전용 접근성 추정 체계를 도입하여 계산 비용을 줄이고 안전성을 향상시키기 위해.
• 통신 불가 환경에서 고려된 토양에서 완전 자율적인 다중 목표 임무를 수행할 수 있도록 실세계 4족 보행 로봇에 글로벌 계획기를 구현하기 위해.

제안 방법

• 계획기는 두 단계 접근 방식을 사용한다: 첫째, TSP 솔버를 통해 최적의 방문 순서를 계산하고, 둘째, 반복적 동적 프로그래밍(IDP)을 통해 각 ToI에 대한 최적의 PoI를 선택한다.
• 경로 간의 충돌 없는 경로를 효율적으로 생성하기 위해 레이지PRM*에 지능형 샘플러를 활용하여 경로 계산 속도를 크게 향상시킨다.
• 계층적 상태 유효성 검사 체계는 시뮬레이션에서 학습된 로봇 전용 접근성 지ap을 통합하여, 경로 계획 이전에 고위험 또는 비이동 가능한 영역을 걸러낸다.
• 실행 중 재계획이 가능하며, 이동 로봇 내장형으로 배포 가능하여 통신 차단 환경에서도 작동이 가능하다.
• 후처리 히우리스틱을 통해 SE(3) 웨이포인트를 정렬하여 보행 로봇의 운동 효율성을 높인다.
• 계획기는 시뮬레이션과 실제 환경에서 ANYmal 4족 보행 로봇을 대상으로 평가되었으며, 6개의 목표와 12개의 PoI가 있는 고려된 토양에서 수행되었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 복잡한 실제 환경에서 이동 로봇의 충돌 없는 경로를 효율적이고 안전하게 생성할 수 있는 글로벌 다중 목표 계획기를 설계할 수 있는가?
• RQ2 다수의 후보 자세가 있는 목표에서 다중 목표 임무의 계획 효율성을 유지하면서도 안전성과 최적성 확보를 위해 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ3 표준 체적 충돌 검사 대비 로봇 전용 접근성 추정을 통합할 경우 계획 시간 단축과 안전성 향상 정도는 어느 정도인가?
• RQ4 이러한 계획기는 고려된 토양에서 완전 자율적인 실세계 다중 목표 임무를 수행할 수 있도록 4족 보행 로봇에 성공적으로 배포될 수 있는가?

주요 결과

• SMUG 계획기는 12개의 목표를 8초 만에 안전하고 전역 최적 경로로 방문하며, 난이도 높은 접근 방식 대비 8.9배 빠른 속도 향상을 달성했으며 최적성은 유지되었다.
• 계층적 접근성 기반 유효성 검사 체계는 순수 체적 충돌 검사 대비 총 계획 시간을 30% 감소시켰으며, 고위험 영역을 회피했다.
• 시뮬레이션된 달 표면 토양에서 48개의 목표 임무를 수행한 결과, IDP 기반 계획기는 표준 동적 프로그래밍 대비 계획 시간을 60~80% 감소시켰고, 경로 비용은 유사하게 유지되었다.
• 계획기는 ANYmal 4족 보행 로봇을 고려된 자갈 덮인 토양에서 6개의 목표를 4분 14초 만에 자율적으로 방문시켰으며, 경로 추적 오류로 인한 경미한 충돌이 한 번 발생했다.
• 이 방법은 실세계에서 이동 로봇에 대해 GTSP의 충돌 없는 경로 계획을 위한 글로벌 계획기를 처음으로 배포한 것으로, 자율 탐사 및 산업 점검의 가능성을 입증했다.
• 로봇 전용 접근성 지도와 지능형 샘플링의 사용은 복잡한 환경에서 안전성과 계산 효율성을 모두 크게 향상시켰다.