Efficient Global Navigational Planning in 3D Structures based on Point Cloud Tomography
作者: Bowen Yang, Jie Cheng, Bohuan Xue, Jianhao Jiao, Ming Liu
分类: cs.RO
发布日期: 2024-03-12
备注: 11 pages, 9 figures, submitted to IEEE/ASME Transactions on Mechatronics
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出基于点云层析的高效全球导航框架以解决复杂3D环境中的路径规划问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 全球导航 路径规划 点云处理 层析技术 机器人导航 三维环境 并行计算
📋 核心要点
- 现有方法在复杂3D环境中导航时，面临环境表示不足和路径规划复杂度高的问题。
- 本文提出通过点云生成层析切片，结合并行计算加速场景评估与轨迹生成，提升导航效率。
- 实验结果显示，该框架在场景评估时间上减少了三个数量级，路径规划速度提高了三倍。
📝 摘要（中文）
在复杂的3D场景中，导航需要适当的环境表示以实现高效的场景理解和轨迹生成。本文提出了一种基于环境层析理解的高效且可扩展的全球导航框架，旨在为多层结构中的地面机器人导航。该方法利用点云地图生成层析切片，以编码几何结构并评估场景可通行性。通过并行计算加速了层析构建和场景评估，降低了轨迹生成的复杂性。实验表明，该框架在多种模拟场景中表现优异，并在真实环境中对四足机器人进行了测试，显著提高了路径规划速度。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决复杂3D环境中地面机器人导航的效率问题。现有方法在处理多层结构时，往往面临环境表示不足和路径规划复杂度高的挑战。
核心思路：提出基于点云的层析理解，通过生成层析切片来编码环境几何结构，并评估场景可通行性，从而简化路径规划过程。
技术框架：整体架构包括点云数据处理、层析切片生成、场景可通行性评估和轨迹生成四个主要模块。首先，通过点云生成层析切片，然后评估可通行性，最后生成3D轨迹。
关键创新：最重要的创新在于通过层析切片的方式来简化3D路径规划，相较于直接在3D空间中规划，显著降低了计算复杂度。
关键设计：在技术细节上，采用并行计算加速层析构建和场景评估，设置合理的机器人运动能力参数，以确保生成的轨迹能够有效避开障碍物。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的框架在场景评估时间上减少了三个数量级，路径规划速度提高了三倍，相较于现有方法表现出显著的性能提升，验证了其在复杂3D环境中的高效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能机器人导航、自动驾驶、建筑物内部导航等。通过高效的路径规划，能够在复杂环境中实现更安全、更快速的移动，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Navigation in complex 3D scenarios requires appropriate environment representation for efficient scene understanding and trajectory generation. We propose a highly efficient and extensible global navigation framework based on a tomographic understanding of the environment to navigate ground robots in multi-layer structures. Our approach generates tomogram slices using the point cloud map to encode the geometric structure as ground and ceiling elevations. Then it evaluates the scene traversability considering the robot's motion capabilities. Both the tomogram construction and the scene evaluation are accelerated through parallel computation. Our approach further alleviates the trajectory generation complexity compared with planning in 3D spaces directly. It generates 3D trajectories by searching through multiple tomogram slices and separately adjusts the robot height to avoid overhangs. We evaluate our framework in various simulation scenarios and further test it in the real world on a quadrupedal robot. Our approach reduces the scene evaluation time by 3 orders of magnitude and improves the path planning speed by 3 times compared with existing approaches, demonstrating highly efficient global navigation in various complex 3D environments. The code is available at: https://github.com/byangw/PCT_planner.