Planejamento de Trajetória para Veículos Autônomos em Ambientes Semi-Estruturados Desconhecidos

Descrevemos um algoritmo prático de planejamento de trajetória para um veículo autônomo operando em um ambiente semi-estruturado (ou não estruturado) desconhecido, onde obstáculos são detectados online pelos sensores do robô. Este trabalho foi motivado e validado experimentalmente no Desafio Urbano DARPA de 2007, onde veículos robóticos tiveram que navegar autonomamente por estacionamentos. O núcleo da nossa abordagem para o planejamento de trajetória consiste em duas fases. A primeira fase utiliza uma variante da busca A* (aplicada ao espaço de estado cinemático 3D do veículo) para obter uma trajetória cinemática viável. A segunda fase então melhora a qualidade da solução através de otimização numérica não linear, levando a um ótimo local (e frequentemente global). Além disso, estendemos nosso algoritmo para usar conhecimento topológico prévio do ambiente para guiar o planejamento de trajetória, resultando em uma busca mais rápida e trajetórias finais melhor adequadas à estrutura do ambiente. Apresentamos resultados experimentais do Desafio Urbano DARPA, onde nosso robô demonstrou desempenho quase impecável em tarefas complexas de planejamento de trajetória geral, como navegar em estacionamentos e executar conversões em U em ruas bloqueadas. Também apresentamos resultados sobre navegação autônoma em estacionamentos reais. Nessas últimas tarefas, que são significativamente mais complexas do que as do Desafio Urbano DARPA, o tempo de um ciclo completo de replanejamento do nosso planejador varia de 50 a 300 ms.