robotics - ポテンシャルフィールド法：実ロボット

Question

ポテンシャルフィールド法は、ロボットナビゲーションで非常に人気のあるシミュレーションです。しかし、実際のロボットにポテンシャルフィールド法を実装した人はいますか？実際のロボットでこの方法を使用することについての参照または主張はありますか？

Answer 1

私は以前に潜在的なフィールドベースの経路計画を行ったことがありますが、私の問題に対するより適切なアプローチを支持してそれを放棄しました。これは、正確なローカリゼーションと正確なセンサー読み取り値がある環境では適切に機能しますが、実際の環境ではそれほど機能しません（シミュレーションでも、速度とパス品質の点で特に優れたソリューションではありません）。現在、無料または低コストで利用できる優れたSLAM実装がたくさんあることを考えると、再利用に関して非常に具体的な問題がない限り、再実装する必要はありません。MRDS（私が働いているもの）にはKarto Roboticsがあり、ROSにはSLAM実装があり、Google検索だけでいくつかのオープンソース実装があります。

パスプランニングへのさまざまなアプローチの概要が必要な場合は、Segwartetalによる「自律移動ロボットの概要」のコピーを入手することをお勧めします。それはかなり良い本であり、経路計画のセクションでは、周りのさまざまな戦略の概要を説明しています。

Answer 2

パスまたはモーションプランニングに一般的に興味がある場合は、StevenM.LaValleの著書PlanningAlgorithmsを読むことをお勧めします。この本で説明されている方法は、ロボット工学コミュニティで積極的に使用されています。

一方、グーグルの学者やIEEEのウェブサイトで検索すると、潜在的なフィールド方式の使用法と研究について説明している論文への参照がたくさん得られます。

Answer 3

潜在的なフィールド手法についての簡単なGoogleがこの論文を取り上げました：潜在的なフィールド手法とモバイルロボットナビゲーションの固有の制限、そして前回潜在的なフィールド手法を使用したときの問題について思い出させてくれました。

私たちのプロジェクト（CWRU Mobile Robotics）では、潜在的なフィールドベースのアルゴリズムでこれらの正確な問題が発生しました。2009年にIGVCで競争するための最後の試みである移動ロボットには、その論文で説明されているのと同じ問題がありました。具体的には、極小値であり、間隔の狭い障害物を通過できませんでした。IGVCのGPSウェイポイントナビゲーションの課題の一部として、フェンスの狭い開口部から計画を立てようとしているときに、間隔の狭い障害物の問題を回避する必要があったことをはっきりと覚えています。

カスタムOpenGLシェーダーを使用して、潜在的なフィールドを画像/フレームバッファーとして表現しながらすべての計算を実行することで、アルゴリズムからかなり適切な計画速度を得ることができました。トムが指摘するように、未知の環境や動的な環境では、ポテンシャル場が安定することはなく、常に更新が必要になるため、あまり良くありません。

Answer 4

@Tomが上で指摘したように、通常、完全なセンサーの読み取り値や、モーターが指示どおりに正確に移動することに依存することはできません。

私が何年も前に使用する機会があったSLAMへの比較的斬新なアプローチは、一般化ボロノイグラフ（GVG）でした。基本的に、最も近い2つの壁から等距離を保ち、移動を続け、3つ以上の壁から等距離にあるポイントで、戻って、ある時点で各2つの壁のブランチを試してください。部屋全体を移動できるグラフを作成し、部屋のすべてに視線が合っていることを保証します。

Answer 5

2003年に、DARPAグランドチャレンジビークル（Team Overbot）の潜在的なフィールドアルゴリズム（OpenSteer）を試し、放棄しました。ステアリングやダイナミクスの制約を考慮していないため、非ホロノミックロボットには適していません。狭いスペースではまったく機能しません。十分なオープンスペースがあり、障害物に近づきたくない飛行機械に適しています。