Real-time, guaranteed safe trajectory planning is vital for navigation in unknown environments. However, real-time navigation algorithms typically sacrifice robustness for computation speed. Alternatively, provably safe trajectory planning tends to be too computationally intensive for real-time replanning. We propose FaSTrack, Fast and Safe Tracking, a framework that achieves both real-time replanning and guaranteed safety. In this framework, real-time computation is achieved by allowing any trajectory planner to use a simplified \textit{planning model} of the system. The plan is tracked by the system, represented by a more realistic, higher-dimensional \textit{tracking model}. We precompute the tracking error bound (TEB) due to mismatch between the two models and due to external disturbances. We also obtain the corresponding tracking controller used to stay within the TEB. The precomputation does not require prior knowledge of the environment. We demonstrate FaSTrack using Hamilton-Jacobi reachability for precomputation and three different real-time trajectory planners with three different tracking-planning model pairs.


翻译:实时、有保障的安全轨道规划对于在未知环境中的导航至关重要。 然而, 实时导航算法通常会牺牲计算速度的稳健性。 或者, 安全的轨道规划往往会过于频繁地进行实时重新规划。 我们提议采用Fastrack、 Fastrack、 Fast and Safety track, 这个框架既能实现实时再规划,又能保证安全。 在这个框架内, 实时计算的方法是允许任何轨道规划员使用系统简化的\ textit{planalit{production 模式。 该计划由系统跟踪, 由更现实的、 更高维度的 \ textit{ tracking model} 来代表。 我们预估测了由于两种模型之间的不匹配和外部干扰而形成的追踪错误。 我们还获得了用于在 TEB 内停留的对应跟踪控制器。 预算不需要事先对环境的了解。 我们用汉密尔顿- Jacobi 的可达标度来进行计算。 我们用三个不同的跟踪规划模型来演示法斯特拉克。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
【CVPR2020-谷歌】多目标(车辆)跟踪与检测框架 RetinaTrack
专知会员服务
44+阅读 · 2020年4月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
8+阅读 · 2018年12月28日
【跟踪Tracking】15篇论文+代码 | 中秋快乐~
专知
18+阅读 · 2018年9月24日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
IEEE2018|An Accurate and Real-time 3D Tracking System for Robots
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Joint Monocular 3D Vehicle Detection and Tracking
Arxiv
8+阅读 · 2018年12月2日
Arxiv
7+阅读 · 2018年6月19日
Arxiv
8+阅读 · 2018年3月20日
VIP会员
相关资讯
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
8+阅读 · 2018年12月28日
【跟踪Tracking】15篇论文+代码 | 中秋快乐~
专知
18+阅读 · 2018年9月24日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
IEEE2018|An Accurate and Real-time 3D Tracking System for Robots
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员