Risk-Aware Kinodynamic Motion Planning Under Uncertainty For Safe Navigation on Planetary Environments
作者: Sachin Sunil Kelkar, Tanmay Dokania, Yashwanth Kumar Nakka
分类: cs.RO, eess.SY
发布日期: 2026-08-11
备注: 3 pages, 4 figures
💡 一句话要点
提出风险感知的运动规划方法以解决行星环境中的安全导航问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 运动规划 风险感知 条件风险价值 序列凸编程 自主机器人 不确定性处理 行星探索
📋 核心要点
- 核心问题：现有的运动规划方法在面对环境不确定性时，容易导致高风险的运动计划，影响任务安全性。
- 方法要点：本文提出的AO-RRT方法结合了风险感知和动态可行性，通过序列凸编程优化轨迹，提升了规划的安全性与有效性。
- 实验或效果：实验结果表明，所提方法在仿真和实际硬件测试中，轨迹风险降低超过97%，显著提升了安全性。
📝 摘要（中文）
在自主空间探索中，机器人需要在环境交互未知的情况下进行运动规划。学习这些交互（如轮式机器人的地形力学）可能引入不确定性，导致风险较高的运动计划和潜在的任务失败。本文提出了一种风险感知的成本最优运动规划方法，分为两个步骤：首先，使用基于采样的规划器（AO-RRT）生成动态可行、风险感知且渐近成本最优的轨迹；其次，将运动规划形式化为非线性优化问题，并通过序列凸编程（SCP）求解，以AO-RRT轨迹作为初始解。通过量化风险，使用条件风险价值（CVaR），我们在仿真和硬件实验中展示了轨迹风险降低超过97%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在不确定环境下进行安全运动规划的问题。现有方法在处理环境交互未知时，往往无法有效降低风险，导致潜在的任务失败。
核心思路：论文提出了一种风险感知的运动规划方法，通过结合AO-RRT和序列凸编程（SCP），实现动态可行且成本最优的轨迹生成。这样的设计能够有效应对环境的不确定性，确保机器人在复杂环境中的安全导航。
技术框架：整体方法分为两个主要阶段：第一阶段使用AO-RRT生成初步轨迹，确保其动态可行性和风险感知；第二阶段将该轨迹作为初始解，通过SCP进行优化，进一步降低风险并提升轨迹质量。
关键创新：最重要的创新在于将条件风险价值（CVaR）引入运动规划中，量化并降低风险，从而实现更安全的轨迹规划。这一方法与传统的运动规划方法相比，显著增强了对不确定性的处理能力。
关键设计：在技术细节上，AO-RRT的设计确保了轨迹的动态可行性，而SCP的优化过程则通过调整损失函数和约束条件，进一步提升了轨迹的安全性和有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提方法在仿真和硬件实验中，轨迹风险降低超过97%。与基线方法相比，显著提升了运动规划的安全性和有效性，证明了风险感知策略的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自主探测机器人、行星表面探索以及其他需要在不确定环境中进行安全导航的机器人系统。其实际价值在于提升机器人在复杂环境中的安全性和任务成功率，未来可能对空间探索和灾难救援等领域产生深远影响。
📄 摘要（原文）
For autonomous space exploration, robotic agents need to perform motion planning in which environmental interactions may be unknown. Learning these interactions, such as terrain mechanics for wheeled robots, can introduce uncertainties that lead to risky motion plans and potentially hazardous operations or mission failures. Moreover, uncertainties induced by perception-based systems can exacerbate the problem of safe motion planning. In this letter, we address the problem of performing cost-optimal kinodynamic motion planning with risk awareness. We approach this in two steps. First, a sampling-based planner (AO-RRT) generates a dynamically feasible, risk-aware, and asymptotically cost-optimal trajectory. Second, we formulate motion planning as a nonlinear optimization problem and solve it using sequential convex programming (SCP), using the AO-RRT trajectory as an initial solution. By quantifying risk using conditional value-at-risk (CVaR), we demonstrate a reduction in risk by over $\sim$97\% across trajectories in simulation and hardware experiments.