Nombre: José Patiño
Deber – Potential Field
Escriba en sus propias palabras un resumen de al menos 300 palabras y un máximo de 500
palabras del artículo "Path Planning for Non-Circular Micro Aerial Vehicles in Constrained
Environments".
El artículo hace referencia a un planificador de ruta para MAV´s no circulares. Un aspecto muy importante
de los planificadores es cómo estos toman en cuenta la forma del vehículo. Por ejemplo, para drones
angostos y muy largos, sería un error utilizar el círculo circunscrito; pues esto es demasiado conservador
para control de colisiones y rechazaría trayectorias por pasillos estrechos por los que el dron podría pasar
físicamente. Por esto, este planificador planifica en las tres dimensiones espaciales x, y, z y en orientación
sobre el eje vertical θ mientras se realizan comprobaciones de colisión en sobre la huella real del MAV.
Para el planificador, al planificador se le proporcionó una huella del cuadrotor que contenía un cuboide de
66 × 66 × 30 cm unido a un paralelepípedo delgado de 58 × 1 × 30 cm que representaba la barra. El
planificador de rutas se limitó a utilizar no más del 60% de un núcleo de CPU para que otros procesos
necesarios para el vuelo autónomo pudieran ejecutarse simultáneamente con el planificador.
El planificador está basado en búsquedas, hace uso de un state lattice, de un tipo de A* modificado,
búsqueda informativa y bien optimizada en tres dimensiones (x, y, z) de bread first search. El tipo de A*
modificado es llamado Dynamic A* (AD*), el cual es muy parecido al algoritmo A*, es incremental porque
puede reparar cierta solución mientras se ejecuta, además este algoritmo se ejecuta todo el tiempo; la
diferencia radica en que para minimizar la cantidad de recálculos necesarios durante las iteraciones de
planificación, el planificador trabaja hacia atrás buscando desde el objetivo hasta la pose actual del robot.
De esta manera, solo los nodos finales del gráfico se cambian a medida que el robot se mueve o el mapa
se actualiza en función de la última entrada del sensor. Este algoritmo hace uso del state lattice, el cual es
un espacio de búsqueda discretizado sujeto a restricciones de planificación de movimiento indivisas, el
cual se combina con restricciones no holonómicas como el radio de giro mínimo, para la búsqueda gráfica.
En el experimento, cada estado es una combinación de su posición en el espacio euclidiano y su ángulo
de función con respecto al eje z general.
Las pruebas demuestran que el algoritmo AD* utilizado tanto para un dron con un mapa conocido, como
para un dron con mapa desconocido, resultan con menores fallas que RRT* y que la RRT, los cuales son
planificadores no dinámicos.
Escriba cinco puntos importantes del artículo "Path Planning for Non-Circular Micro Aerial Vehicles
in Constrained Environments".
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Uso del algoritmo AD* como planificador dinámico optimizado para MAV´s que permite
minimizar la cantidad de recálculos necesarios durante las iteraciones de planificación, el
planificador trabaja hacia atrás buscando desde el objetivo hasta la pose actual del robot.
Uso de una huella del vehículo no circular que sea tomado en cuenta en el planificador para
optimizar las búsquedas de trayectorias posibles, incluyendo angostas y pequeñas.
Superioridad del algoritmo AD* frente al RRT y RRT* para mapas conocidos y desconocidos
en lugares puertas adentro.
Lattice state como un tipo de espacio de búsqueda discretizado que se adhiere a las
restricciones de planificación del movimiento no holonómico.
Primitivas de movimiento como parte de las transiciones de estado, segmentos de ruta cortos
y dinámicamente factibles que se utilizan como bloques de construcción para formar rutas de
diferentes tamaños y curvas.