RAPTOR: Robust and Perception-aware Trajectory Replanning for Quadrotor Fast Flight
fastplanner3
- 摘要部分
-
引言
-
相关研究综述
-
A. 四旋翼无人机的路径规划方案
- B. 基于拓扑学的空间路径规划方法
- C. 在动态未知环境中实现自主导航技术
-
系统概述
-
基于路径引导的路径优化方法
-
- A. 优化失败分析
- B. 问题公式化
-
拓扑路径搜索
-
风险感知路径约束
-
A. 可见状态检查
-
摘要
当前Drone的高速度飞行路径规划仍然是一个难题，本文致力于解决这个难题
介绍
现有的路径规划方法主要适用于飞行速度较低的情境，并且这些解决方案可能无法满足平滑性和安全性要求。尤其是在快速飞行的情景下，在这种情况下现有的路径规划方法缺乏对环境的感知能力。当飞行速度和障碍物密度过高时 这将导致潜在的安全性问题 并且会导致对周围空间信息的关注不足 这将影响到安全航行所需的周围空间信息 这样的问题可以通过图1进行详细说明
在最大限度地减少能源消耗方面，在墙体周围形成了一个轨迹区域，在角落后面未知空间的视野受限的情况下，在四旋翼飞行器快速转向且靠近时才有可能观察到拐角处后的障碍物。这令其感到意外并可能导致碰撞。对于高速飞行下的安全来说，主动感知环境以预防潜在风险对于安全至关重要而不是被动观察。为了实现这一目标，在本文中我们提出了名为RAPTOR、鲁棒并且具备环境感知能力的轨迹重规划框架来系统解决相关问题。为了在有限的时间内获得可行路径方案我们提出了一种基于梯度导向的路径引导优化方法通过几何引导路径消除不可行局部极小值从而保证重规划的成功同时这种优化方法也能够全面提取捕捉环境结构的关键路径集进而实现多路径优化以覆盖解空间的所有可能性
工作主要贡献：
- 通过基于梯度的拓扑路径引导重规划方法，在有限时间内生成高质量路径。
- 开发了一种具备风险感知能力的轨迹优化方法，在保障安全距离的同时显著提升了飞行系统的可预见性和安全性。
- 提出了一个两步式偏航角规划方案，在有效探索未知环境的同时积累 flight 数据。
- 代码已开源，并进行了充分的实际与仿真测试。
相关工作
A. 四旋翼路径规划
目前的四旋翼路径规划主要采用两种策略：一是硬限制（hard constraint）方法；二是基于梯度的算法（gradient-based algorithm）。其中，在轨迹规划中表现出较高的效率的策略是基于梯度的算法。然而这类方法可能存在收敛至局部最优解的问题。为此我们提出了一种新的解决方案以克服这一缺陷。
B. 拓扑路径规划
主要是为了找到几个不同型的拓扑路径来进行后面的路径优化。
C. 未知环境里的导航
本文阐述了一种新的检测方法, 旨在使潜在威胁得以及时检测并规避
系统概述
本文中提出的规划系统如图3所示。
路径重规划分为两步：
- 关键模块同时生成多条局部最优路径。
- 进一步使用风险感知方法进一步优化该路径。
中间还省略了一些细节，在后面具体讲述。
基于路径引导的路径优化方法
本文采用的路径规划方法基于梯度优化技术（GTO），该方法具有较高的计算效率（GTO），然而其存在明显的局限性：容易陷入局部最优解 的困境。为解决这一问题并增强系统鲁棒性和安全性需求，在本文中我们提出了一种改进型算法——PGO（Path Gradient Optimization）。该算法通过引入几何引导路径的方式显著提升了路径规划的成功概率（成功率）。
A. 优化失败分析
已有文献对此进行了探讨。GTO方法若初始化效果不佳，则可能导致系统失败。例如如图4所示：
当穿行于山谷与山脊之间时，在这种情况下
B. 问题公式化
基于前人的研究成果（PGO）方法具体而言，则是将轨迹参数化为B样条曲线的一种创新性解决方案
借助几何引导路径（黄线），将起始的B样条路径（蓝线）引导至可行域后形成绿线；随后对中间预热轨迹进行ESDF优化处理后得到局部最优解（红线）。第一阶段的目标函数为：
拓扑路径搜索
文中指出PGO算法通过被一条给定几何轨迹所引导的方式实现了局部最优轨迹的结果。然而，在现有技术中难以寻觅一种最佳几何引导路线。由于该轨迹缺乏一些高级信息（如速度与加速度），因而无法充分反映无人机的动力学特性。本文提出了一种基于采样策略的新方法来进行拓扑空间中的多条优化轨迹探索。
这部分的内容是重复的，可以参看fast planner2 。
风险感知路径约束
在PGO算法中，在筛选出最优的一条路径的基础上定义为p_i(t)作为输入，并对附近的区域进行优化处理以得到最终的约束路径p_r(t)。
A. 可见状态检查
用于表示可见性的这些变量包括t_f, p_f, t_c, p_c, v_c；在路径p_i(t)穿越未知空间时显得特别重要。
边界交点位置：当时间t_f时，在已知空间中的路径p_i(t)从已知空间向未知空间延伸的过程中，在路径上的特定位置p_f=p_i(t_f)应该被优先观察。主要原因包括三点：
第一，在未来飞行高度上与目标相关；
第二可能存在飞行风险；
第三这个观察位置比其他相同时间到达的位置提前抵达。
可见性标准是根据行进过程中的变化来确定的。
其能见度水平计算方法类似于：
\text{能见度水平} = \frac{\text{可见区域大小}}{\text{总观察区域大小}}
也就是表示线段l(p,p_f)和障碍物之间的最小欧式符号距离。