Dieser Artikel präsentiert ein neues Navigationsframework für autonome Roboter in unebenen Geländen. Das Framework nutzt eine Sparse Gaussian Process (SGP)-basierte lokale Karte, um die geometrischen Eigenschaften der unmittelbaren Umgebung des Roboters zu modellieren. Aus dieser Karte wird dann eine Traversabilitätskarte abgeleitet, die den Roboter bei der Pfadplanung leitet.
Für die Pfadplanung wird ein Rapidly-Exploring Random Tree* (RRT*)-Algorithmus verwendet, der effiziente und sichere Trajektorien in der lokalen Traversabilitätskarte findet. Der RRT*-Planer berücksichtigt dabei die Fußabdruckgröße des Roboters, um Kollisionen zu vermeiden.
Das Framework wurde in umfangreichen Simulationstests evaluiert und zeigte eine hohe Leistungsfähigkeit bei der sicheren Navigation in komplexen unebenen Umgebungen. Im Vergleich zu einem state-of-the-art kartenbasierten Ansatz konnte unser mapless-Verfahren robustere und effizientere Pfade in herausfordernden Terrains finden.
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