【论文笔记】ego_planner

人工智能245

文章名:EGO-Planner: An ESDF-free Gradient-based Local Planner for Quadrotors

【单位】浙大fastlab

【期刊】IRAL2020

摘要:基于梯度的规划器广泛应用于四旋翼局部规划,其中欧几里德符号距离场(ESDF)是评估梯度幅值和方向的关键。然而,由于轨迹优化程序仅涵盖ESDF更新范围的一个非常有限的子空间,因此计算出此类场具有很大的冗余 。本文提出了一种无ESDF的基于梯度规划框架,大大减少了计算时间。主要改进是,通过比较碰撞轨迹和无碰撞引导路径,建立了罚函数中的碰撞项。只有当轨迹碰到新的障碍物时,才会存储生成的障碍物信息,使planner仅提取必要的障碍物信息。然后,如果违反了动力学可行性,我们将拉长分配时间。引入各向异性曲线拟合算法在保持原始形状时调整轨迹的高阶导数(其实是一种曲线适应算法,调整轨迹的高阶导以保证原始形状)。基准比较和实际实验验证了其鲁棒性和高性能。源代码以ros包的形式发布。

目录

1.引言

2.相关工作

A.基于梯度的运动规划

B.欧氏距离场ESDF

3.避障力估计

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