본 논문은 모델 예측 경로 적분(MPPI) 제어 기법에 스파인 보간과 스타인 변분 추론(SVGD)을 결합한 새로운 방법인 SCP-MPPI를 제안한다.
MPPI 프레임워크는 샘플링 기반 접근법을 통해 최적의 제어 입력 시퀀스를 결정하지만, 샘플링 노이즈로 인해 제어 입력 시퀀스가 불연속적이어서 궤적이 매끄럽지 않은 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 SCP-MPPI는 제어 입력 포인트를 희소하게 샘플링하고 스파인 보간을 통해 부드러운 제어 입력 시퀀스를 생성한다.
그러나 제어 입력 포인트가 희소하면 최적 분포를 잘 근사하지 못해 충돌 회피 성능이 저하될 수 있다. 이를 해결하기 위해 SCP-MPPI는 SVGD 기법을 추가로 적용하여 보간된 제어 입력 시퀀스를 최적 분포 방향으로 조정한다.
이를 통해 SCP-MPPI는 적은 수의 제어 입력 포인트로도 부드러운 궤적을 생성하면서 장애물 회피 성능을 향상시킬 수 있다. 시뮬레이션 실험 결과, SCP-MPPI가 기존 MPPI 대비 향상된 장애물 회피 성공률과 평균 속도를 보였다.
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by Takato Miura... kl. arxiv.org 04-17-2024
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