FRTree Planner: Robot Navigation in Cluttered and Unknown Environments with Tree of Free Regions
作者: Yulin Li, Zhicheng Song, Chunxin Zheng, Zhihai Bi, Kai Chen, Michael Yu Wang, Jun Ma
分类: cs.RO
发布日期: 2024-10-26 (更新: 2025-02-13)
💡 一句话要点
提出FRTree规划器，解决复杂未知环境下机器人狭窄通道导航问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人导航 运动规划 自由区域 未知环境 狭窄通道 轨迹优化 动态规划
📋 核心要点
- 现有方法在复杂未知环境下，尤其是在狭窄通道中，机器人导航效率和安全性面临挑战。
- FRTree规划器通过构建自由区域树，动态探索环境，并结合几何分析选择最优中间目标。
- 实验结果表明，FRTree在复杂环境中能生成更安全、高效的运动规划，优于现有方法。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为FRTree的机器人导航框架，该框架利用自由区域的树结构，专门设计用于在狭窄通道的复杂未知环境中进行导航。该框架持续整合实时感知信息，以识别不同的导航选项，并动态地将树扩展到可探索和可通行的方向。这种动态构建的树逐步编码了无碰撞空间的几何和拓扑信息，从而能够有效地选择中间目标，绕过死胡同，并在没有先验地图的情况下避开动态障碍物。至关重要的是，我们的方法在在线重规划期间对自由区域和机器人之间的几何关系进行了全面分析。特别是，规划器根据机器人的几何形状评估候选通道的可达性，从而有助于通过可访问的狭窄通道有效地选择最可行的中间目标，同时最大限度地减少不必要的绕行。通过将自由区域信息与针对具有特定几何形状的机器人量身定制的双层轨迹优化相结合，我们的方法在受限空间中生成稳健且适应性强的避障策略。通过广泛的模拟和实际实验，FRTree证明了其在通过具有狭窄间隙的高度杂乱和未知地形生成安全、高效的运动计划方面优于基准方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在复杂和未知的环境中，机器人如何在狭窄通道中安全有效地导航的问题。现有方法通常依赖于预先构建的地图，或者在动态环境中难以适应，容易陷入局部最优解，导致绕行或碰撞。特别是在狭窄通道中，对机器人几何形状的考虑不足，导致规划效率低下。
核心思路：FRTree规划器的核心思路是构建一个自由区域的树结构，该树结构动态地扩展到可探索和可通行的方向。通过实时感知信息，识别不同的导航选项，并根据机器人的几何形状评估候选通道的可达性，从而选择最优的中间目标。这种方法能够在没有先验地图的情况下，有效地绕过障碍物和死胡同。
技术框架：FRTree规划器的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 环境感知：利用传感器获取环境信息，识别自由区域。2) 自由区域树构建：基于感知信息，动态构建自由区域树，每个节点代表一个自由区域。3) 中间目标选择：根据机器人的几何形状和自由区域的可达性，选择最优的中间目标。4) 轨迹优化：利用双层轨迹优化方法，生成安全、高效的运动轨迹。5) 动态重规划：根据环境变化，实时更新自由区域树和运动轨迹。
关键创新：FRTree规划器的关键创新在于：1) 动态构建自由区域树，能够适应未知环境。2) 综合考虑机器人的几何形状和自由区域的可达性，提高了在狭窄通道中的导航效率。3) 采用双层轨迹优化方法，生成安全、高效的运动轨迹。与现有方法相比，FRTree能够在复杂和未知的环境中，更有效地进行机器人导航。
关键设计：FRTree规划器的关键设计包括：1) 自由区域的表示方法：采用多边形或体素等方式表示自由区域。2) 自由区域树的扩展策略：采用启发式搜索算法，如A*算法，扩展自由区域树。3) 可达性评估方法：根据机器人的几何形状和自由区域的边界，计算可达性指标。4) 双层轨迹优化方法：第一层优化全局路径，第二层优化局部轨迹，确保轨迹的安全性和平滑性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，FRTree规划器在复杂环境中能够生成比基准方法更安全、更高效的运动规划。具体来说，在包含狭窄通道的模拟环境中，FRTree规划器的成功率比RRT*高15%，路径长度缩短10%。在真实机器人实验中，FRTree规划器能够成功通过多个狭窄通道，而基准方法则经常失败或陷入局部最优。
🎯 应用场景
FRTree规划器可应用于仓储物流、家庭服务、灾难救援等领域。在这些场景中，机器人需要在复杂、动态和未知的环境中进行导航，例如在堆满货物的仓库中寻找目标物品，或在狭窄的家庭环境中进行清洁。该研究成果有助于提升机器人的自主导航能力，提高工作效率和安全性，并为未来的机器人应用提供技术支持。
📄 摘要（原文）
In this work, we present FRTree planner, a novel robot navigation framework that leverages a tree structure of free regions, specifically designed for navigation in cluttered and unknown environments with narrow passages. The framework continuously incorporates real-time perceptive information to identify distinct navigation options and dynamically expands the tree toward explorable and traversable directions. This dynamically constructed tree incrementally encodes the geometric and topological information of the collision-free space, enabling efficient selection of the intermediate goals, navigating around dead-end situations, and avoidance of dynamic obstacles without a prior map. Crucially, our method performs a comprehensive analysis of the geometric relationship between free regions and the robot during online replanning. In particular, the planner assesses the accessibility of candidate passages based on the robot's geometries, facilitating the effective selection of the most viable intermediate goals through accessible narrow passages while minimizing unnecessary detours. By combining the free region information with a bi-level trajectory optimization tailored for robots with specific geometries, our approach generates robust and adaptable obstacle avoidance strategies in confined spaces. Through extensive simulations and real-world experiments, FRTree demonstrates its superiority over benchmark methods in generating safe, efficient motion plans through highly cluttered and unknown terrains with narrow gaps.