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Online Bidirectional Trajectory Planning for Mobile Robots in State-Time Space
IEEE Transactions on Industrial Electronics ( IF 7.7 ) Pub Date : 2019-06-01 , DOI: 10.1109/tie.2018.2866039
Hongseok Cheon , Byung Kook Kim

In this paper, we propose a computationally efficient online local motion planning algorithm for mobile robots in unknown cluttered dynamic environments. The algorithm plans a trajectory incrementally up to the finite horizon in state-time space. Incremental planning method is capable of fast computation but has poor obstacle avoidance performance. To compensate for the drawbacks of incremental planning, a partial trajectory modification scheme is used that sets an interim goal and then plans a trajectory to pass through the interim goal. The interim goal is a temporary desired goal to prevent the robot from falling into the inevitable collision state. By using incremental planning and partial trajectory modification, it is possible to plan collision-free trajectory with small computation even in cluttered dynamic environment. To generate smooth trajectories around given waypoints and goal, we systematize bidirectional trajectory planning with three kinds of trajectories: 1) a forward trajectory from the current robot state; 2) a backward trajectory from the state of current target waypoint; 3) and a connecting trajectory between the forward and backward trajectories. A smooth trajectory is generated around the way point and goal by setting the state of the current target waypoint (or goal), while taking into account the positional relationship among the planned forward trajectory, the target waypoint and the next waypoint. Performances of the proposed algorithm are validated through extensive simulations and experiment with two types of mobile robots: 1) a holonomic mobile robot and 2) a differential drive mobile robot.

中文翻译:

状态-时间空间中移动机器人的在线双向轨迹规划

在本文中,我们为未知杂乱动态环境中的移动机器人提出了一种计算高效的在线局部运动规划算法。该算法在状态-时间空间中逐步规划一个轨迹直到有限的范围。增量规划方法计算速度快,但避障性能较差。为了弥补增量规划的缺点,使用了部分轨迹修改方案,该方案设置了一个临时目标,然后规划了一个通过临时目标的轨迹。临时目标是防止机器人陷入不可避免的碰撞状态的临时期望目标。通过使用增量规划和部分轨迹修改,即使在杂乱的动态环境中,也可以以较小的计算量规划无碰撞的轨迹。为了在给定的航点和目标周围生成平滑的轨迹,我们将双向轨迹规划系统化为三种轨迹:1)从当前机器人状态出发的前向轨迹;2) 从当前目标航路点状态开始的后退轨迹;3) 以及向前和向后轨迹之间的连接轨迹。通过设置当前目标航路点(或目标)的状态,同时考虑规划前进轨迹、目标航路点和下一个航路点之间的位置关系,生成围绕航路点和目标的平滑轨迹。所提出算法的性能通过对两种类型的移动机器人的广泛模拟和实验得到验证:1)完整的移动机器人和 2)差分驱动的移动机器人。我们用三种轨迹系统化双向轨迹规划:1)从当前机器人状态出发的前向轨迹;2) 从当前目标航路点状态开始的后退轨迹;3) 以及向前和向后轨迹之间的连接轨迹。通过设置当前目标航路点(或目标)的状态,同时考虑规划前进轨迹、目标航路点和下一个航路点之间的位置关系,生成围绕航路点和目标的平滑轨迹。所提出算法的性能通过对两种类型的移动机器人的广泛模拟和实验得到验证:1)完整的移动机器人和 2)差分驱动的移动机器人。我们用三种轨迹系统化双向轨迹规划:1)从当前机器人状态出发的前向轨迹;2) 从当前目标航路点状态开始的后退轨迹;3) 以及向前和向后轨迹之间的连接轨迹。通过设置当前目标航路点(或目标)的状态,同时考虑规划前进轨迹、目标航路点和下一个航路点之间的位置关系,生成围绕航路点和目标的平滑轨迹。所提出算法的性能通过对两种类型的移动机器人的广泛模拟和实验得到验证:1)完整的移动机器人和 2)差分驱动的移动机器人。1) 从当前机器人状态出发的前向轨迹;2) 从当前目标航路点状态开始的后退轨迹;3) 以及向前和向后轨迹之间的连接轨迹。通过设置当前目标航路点(或目标)的状态,同时考虑规划的前进轨迹、目标航路点和下一个航路点之间的位置关系,生成围绕航路点和目标的平滑轨迹。所提出算法的性能通过对两种类型的移动机器人的广泛模拟和实验得到验证:1)完整的移动机器人和 2)差分驱动的移动机器人。1) 从当前机器人状态出发的前向轨迹;2) 从当前目标航路点状态开始的后退轨迹;3) 以及向前和向后轨迹之间的连接轨迹。通过设置当前目标航路点(或目标)的状态,同时考虑规划前进轨迹、目标航路点和下一个航路点之间的位置关系,生成围绕航路点和目标的平滑轨迹。所提出算法的性能通过对两种类型的移动机器人的广泛模拟和实验得到验证:1)完整的移动机器人和 2)差分驱动的移动机器人。通过设置当前目标航路点(或目标)的状态,同时考虑规划前进轨迹、目标航路点和下一个航路点之间的位置关系,生成围绕航路点和目标的平滑轨迹。所提出算法的性能通过对两种类型的移动机器人的广泛模拟和实验得到验证:1)完整的移动机器人和 2)差分驱动的移动机器人。通过设置当前目标航路点(或目标)的状态,同时考虑规划前进轨迹、目标航路点和下一个航路点之间的位置关系,生成围绕航路点和目标的平滑轨迹。所提出算法的性能通过对两种类型的移动机器人的广泛模拟和实验得到验证:1)完整的移动机器人和 2)差分驱动的移动机器人。
更新日期:2019-06-01
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