Sammanfattning av denna webbsida: I detta dokument presenteras en strategi för rörelseplanering i realtid för autonoma fordon med komplex dynamik och statsosäkerhet. Tillvägagångssättet motiveras av problemet med rörelseplanering för autonoma fordon som navigerar i GPS-förnekade dynamiska miljöer, som omfattar icke-linjär och/eller icke-holonomisk fordonsdynamik, ofullständiga tillståndsuppskattningar och begränsningar på grund av osäkra och belamrade miljöer. För att ta itu med ovanstående problem med rörelseplanering föreslår vi en utvidgning av de slutna trosträden, de slumpmässiga trosträden (CL-RBT), som innehåller förutsägelser om osäkerheten i positionsuppskattningen, med hjälp av en faktoriserad form av den kovarians som tillhandahålls av Kalman-filtrets estimator. Den föreslagna rörelseplaneraren fungerar genom att stegvis bygga ett träd av dynamiskt genomförbara banor med hjälp av den slutna kretsen förutsägelse, medan välja kandidatvägar med låg osäkerhet med hjälp av effektiv covarians uppdatering och spridning. Algoritmen kan fungera i realtid, kontinuerligt förse regulatorn med genomförbara vägar för utförande, vilket gör det möjligt för fordonet att redogöra för dynamiska och osäkra miljöer. Simuleringsresultat visar att det föreslagna tillvägagångssättet kan generera genomförbara banor som minskar osäkerheten i statsuppskattningen, samtidigt som komplexa fordonsdynamik och miljöbegränsningar hanteras.
En provtagningsbaserad algoritm för rörelseplanering i realtid föreslogs REF för planering under statlig osäkerhet, vilket är en förlängning av det slutna trosträdet.
Sampling-Based Real-Time Motion Planning under State Uncertainty for Autonomous Micro-Aerial Vehicles in GPS-Denied Environments
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}