Optimal motion planning of wheeled mobile robots

Abstract

La tesi presenta alcuni metodi per la pianificazione ed il controllo ottimo del moto di veicoli automatici su ruote. In particolare, le tecniche introdotte possono essere applicate all’ampia classe dei sistemi “flat”. I risultati possono essere riassunti con uno schema di controllo feedforward/feedback, il cui scopo è quello di garantire un controllo robusto ed altamente performante. Le alte prestazioni sono ricercate attraverso la pianificazione di profili di velocità tempo-ottimi e continui, e di percorsi geometricamente continui, che portano ad un segnale di sterzatura in ingresso continuo. Questo significa che si può ottenere una movimentazione del veicolo e, in un certo modo, la navigazione autonoma del veicolo può eseguire manovre “agili” e “dolci”. La robustezza è ottenuta attraverso procedure di ripianificazione iterativa della traiettoria, le quali garantiscono l’inseguimento della traiettoria pianificata in presenza di rumore. E’ stata dimostrata, riguardo ai metodi di pianificazione di traiettoria proposti, l’esistenza di limiti in forma chiusa per l’errore di tracking. I risultati simulativi e sperimentali ottenuti durante questa ricerca indicano che i metodi proposti sono ben portati per un’implementazione in tempo reale, a patto che alcune delle ottimizzazioni richieste siano eseguite “off-line”. Infatti, profili di velocità e percorsi ottimi possono essere generati in “real-time” usando veloci routine di ottimizzazione locale, basate su “look-up tables” costruite per mezzo di ottimizzazioni fuori-linea.

The thesis presents some methods useful for the optimal planning and control for the motion of autonomous wheeled vehicles. In particular, the exposed techniques may be applied to the wide class of flat systems. Results can be summarized as an hybrid feedforward/feedback control scheme, whose purpose is to guarantee a robust and highly performing control. High performances are reached out with the planning of time-optimal and continuous velocity profiles and geometrically continuous paths, that lead to a continuous steering input signal. This means that a smooth and optimal motion of the wheeled vehicle can be attained and, in such a way, the vehicle autonomous navigation can perform agile and event-driven maneuvers. Robustness is achieved by means of iterative trajectory replanning procedures, which guarantee the tracking of the planned trajectory in the presence of noise. It has been proved the existence, for the proposed trajectory planning methods, of closed-form bounds on the tracking error. Simulation and experimental results obtained during this research point out that the presented methods may be well suited for a real-time implementation provided that some of the required optimizations are done off-line. Indeed, optimal velocity profiles and paths can be generated in real-time using fast local optimization routines based on look-up tables built with off-line optimization.