Key point

we propose a practical path planning method that combines the A search algorithm and minimum snap trajectory generation*

• A* search algorithm : 도착점까지 가기위한 waypoints를 생성
• minimum snap trajectory(MSTG) : discreate한 waypoint를 부드럽게 만들어 동역학적 가능경로생성

1 | INTRODUCTION

• path planning은 Global과 Local path planning으로 구분된다.

  • Global : geometry기반의 충돌을 막기위한 planning ⇒ w.p를 제시
    • search-based algorithms : graph로 표현 ⇒ A*같은 구조
    • sampling-based algorithms : 점진적으로 tree로 표현 ⇒ RRT같은 구조
  • Local : Dynamics를 고려하여 부드럽고, 안정적인 path를 제시

• 기존에는 global+local에 대한 각각 성능비교는 있지만 한번에 이야기하는 경우는 없다.

  ⇒ 별개로 설계하는 경우 smoothing하는 과정에서의 collission이 발생할 수있다.

  ⇒ 충돌 난 경우 추가적인 waypoint를 놓으면 해결할 수 있다.

  ⇒ 그러나, 이게 항상 collision-free를 보장하지는 못한다.

  ⇒ 또한 waypoint를 언제 어디에 어떻게 놓는지에 대한 대책이 정확하게 확립되지X

So.. 우리는 essential waypoints만을 추출하여 collision-free를 보장해보겠습니다요!~

2 | RELATED WORKS

A*와 다른 Global path종류

• RRT : 복잡한 환경에 적합 (그러나 계산량이 많아 online 힘들다)
• Motion Primitive : 가능경로(작은 경로조각)을 기반으로 sequence를 생성

MSTG와 다른 Local path종류

• B-spline curve기반 : Control point를 기반으로 이 point에 이끌리는 부드러운 곡선

  → Control point들의 거리를 기반으로 선이 서술되다보니 직관적이지 못함.

• Flight Corridor기반 : 장애물이없는 안전한 Corridor를 정의하고 QP풀떄 제약으로 넣어서 구

Global+Local을 한번에 서술하는 경우

• informed sampling scheme방식 :??
• ??