Incorporating Stochastic Models of Controller Behavior into Kinodynamic Efficiently Adaptive State Lattices for Mobile Robot Motion Planning in Off-Road Environments

📄 arXiv: 2508.04384v1 📥 PDF

作者: Eric R. Damm, Eli S. Lancaster, Felix A. Sanchez, Kiana Bronder, Jason M. Gregory, Thomas M. Howard

分类: cs.RO

发布日期: 2025-08-06

备注: Accepted to the International Symposium on Experimental Robotics (ISER) 2025

💡 一句话要点

提出随机控制器行为融入KEASL以提高移动机器人运动规划的鲁棒性

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 运动规划 随机控制 移动机器人 KEASL 越野环境 碰撞预测 自主系统

📋 核心要点

  1. 现有的运动规划方法在实际应用中面临模型不准确和控制器执行不确定性的问题，导致碰撞风险增加。
  2. 论文提出通过将随机控制器行为融入KEASL的搜索空间，增强规划的鲁棒性和安全性。
  3. 实验结果显示，融入随机控制器采样的KEASL在降低碰撞概率方面表现优异，但在成功率上与基线方法相比有所下降。

📝 摘要（中文）

移动机器人运动规划依赖理论模型来预测机器人在环境中的运动。然而，实际部署时，这些模型会受到物理现实和低层控制器执行计划轨迹的不确定性影响。本文提出三种方法，将随机控制器行为融入Kinodynamic Efficiently Adaptive State Lattice (KEASL) 规划器的重组搜索空间。通过在非结构化的越野环境中对Clearpath Robotics Warthog无人地面车辆进行实验，使用两种不同的感知算法，并进行全谱模拟环境地图复杂度的消融研究，结果表明，融入随机控制器采样的KEASL能够生成更保守的轨迹，降低预测碰撞的可能性。与未采样的KEASL相比，碰撞预测概率显著降低，但与基线规划相比，成功率有所下降。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决移动机器人在越野环境中运动规划时，由于模型不准确和控制器执行不确定性导致的碰撞风险问题。现有方法在实际应用中往往无法有效应对这些挑战。

核心思路：论文的核心思路是通过将随机控制器行为融入KEASL的重组搜索空间，来提高规划的鲁棒性。通过引入随机性，能够更好地模拟控制器在实际操作中的不确定性，从而生成更安全的轨迹。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：首先，构建包含随机控制器行为的搜索空间；其次，利用该搜索空间进行轨迹规划；最后，通过实验验证规划结果的有效性和安全性。

关键创新：最重要的技术创新在于将随机控制器行为有效地融入到KEASL中，这一方法与传统的确定性规划方法本质上不同，能够更好地应对不确定性。

关键设计：在设计中，关键参数包括随机控制器采样的频率和范围，损失函数则考虑了碰撞风险和轨迹平滑度等因素。网络结构方面，采用了适应性状态格架构，以便于处理复杂的环境地图。

📊 实验亮点

实验结果表明，融入随机控制器采样的KEASL在降低碰撞概率方面表现优异，预测的碰撞可能性显著降低。与未采样的KEASL相比，碰撞风险降低，而与基线方法相比，尽管成功率有所下降，但碰撞预测的准确性得到了提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括无人驾驶汽车、农业机器人和救援机器人等，能够在复杂和不确定的环境中提高机器人运动规划的安全性和有效性。未来，该方法有望推动更智能的自主系统的发展，提升其在实际应用中的表现。

📄 摘要（原文）

Mobile robot motion planners rely on theoretical models to predict how the robot will move through the world. However, when deployed on a physical robot, these models are subject to errors due to real-world physics and uncertainty in how the lower-level controller follows the planned trajectory. In this work, we address this problem by presenting three methods of incorporating stochastic controller behavior into the recombinant search space of the Kinodynamic Efficiently Adaptive State Lattice (KEASL) planner. To demonstrate this work, we analyze the results of experiments performed on a Clearpath Robotics Warthog Unmanned Ground Vehicle (UGV) in an off-road, unstructured environment using two different perception algorithms, and performed an ablation study using a full spectrum of simulated environment map complexities. Analysis of the data found that incorporating stochastic controller sampling into KEASL leads to more conservative trajectories that decrease predicted collision likelihood when compared to KEASL without sampling. When compared to baseline planning with expanded obstacle footprints, the predicted likelihood of collisions becomes more comparable, but reduces the planning success rate for baseline search.