planning에 대한 전체적인 이해와 대표적인 방법론을 정리해보려고 한다.

• 환경 표현 : 현재의 로봇이 존재하는 영역을 지도 형태로 표현
  • Occupancy Grid : 공간을 격자로 나눠서 각 칸이 비었는지(0) /장애물(1)인지 표시
  • Voxel Map : Occupancy Grid을 3차원을 확장한 경우
  • ESDF : Euclidean Signed Distance Field로 장애물간의 거리로 map을 서술
• Path Planning : 현재 위치에서 목표점까지 충돌하지 않는 길을 찾음 (큰 경로)
  • Dijkstra: 시작점에서 가까운 곳부터 전부 퍼져나가며 최단경로를 찾음
  • A* : Dijkstra + 목표까지 남은거리고려
  • RRT : sampling기반 tree 경로탐색
  • RRT* : RRT + 주변 노드들을 다시 연결하면서 더 짧은 경로탐색
• Trajectory Planning : Path Planning에 시간정보 / constraint등을 기반으로 수정
  • Minimum Snap : position의 4차 미분이 작아지도록 trajectory를 생성
  • Polynomial trajectory : 경로를 다항식으로 표현
  • trajectory optimization : 장애물과 빠른움직임등에 대한 cost 최적화 경로 변형

논문으로 보는 Planning구현 방법

Quadrotor path planning using A* search algorithm andminimum snap trajectory generation

참고내용

https://arxiv.org/html/2201.03312v1

https://arxiv.org/pdf/2607.17476