港大等发布|不确定环境下UAV运动规划的紧碰撞概率

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#论文# IROS 2023|香港大学、浙大发布不确定环境下UAV运动规划的紧碰撞概率

【Tight Collision Probability for UAV Motion Planning in Uncertain Environment】

详细说明：GitHub - Acmece/IROS2023_Com: Document accompanyin...

文章链接：http://arxiv.org/abs/2303.02607

在具有动态障碍和外部干扰的复杂环境中操作无人机（UAV）存在着巨大的挑战，主要是由于此类场景中固有的不确定性。 此外，不准确的机器人定位和建模错误进一步加剧了这些挑战。 最近对静态环境中无人机运动规划的研究无法应对快速变化的环境，导致轨迹可能不可行。 此外，以前孤立地解决动态障碍或外部干扰的方法不足以处理此类环境的复杂情况。

本文提出了一种可靠的无人机运动规划框架，将各种不确定性整合到机会约束中，以概率的方式表征不确定性。 机会约束通过计算机器人的高斯分布前向可达集与障碍物状态之间的碰撞概率来提供概率安全认定。 为了降低计划轨迹的保守性，我们提出了碰撞概率的严格上限，并对其进行精确和近似评估。 近似解用于生成运动基元作为参考轨迹，而精确解用于迭代优化轨迹以获得更好的结果。 我们的方法在模拟和真实场景的实验中经过了完全的测试，验证了其在不确定环境中的可靠性和有效性。

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