Adaptively Informed Trees (AIT*): Fast Asymptotically Optimal Path Planning through Adaptive Heuristics

Informed sampling-based planning algorithms exploit problem knowledge for better search performance. This knowledge is often expressed as heuristic estimates of solution cost and used to order the search. The practical improvement of this informed search depends on the accuracy of the heuristic. Selecting an appropriate heuristic is difficult. Heuristics applicable to an entire problem domain are often simple to define and inexpensive to evaluate but may not be beneficial for a specific problem instance. Heuristics specific to a problem instance are often difficult to define or expensive to evaluate but can make the search itself trivial. This paper presents Adaptively Informed Trees (AIT*), an almost-surely asymptotically optimal sampling-based planner based on BIT*. AIT* adapts its search to each problem instance by using an asymmetric bidirectional search to simultaneously estimate and exploit a problem-specific heuristic. This allows it to quickly find initial solutions and converge towards the optimum. AIT* solves the tested problems as fast as RRT-Connect while also converging towards the optimum.Comment: IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2020, 6 + 2 pages, 5 figures, video available at https://youtu.be/twM723QM9T

GENERALIZED PREDICTIVE PLANNING FOR AUTONOMOUS DRIVING IN DYNAMIC ENVIRONMENTS

Ph.DDOCTOR OF PHILOSOPH

Aircraft Trajectory Planning Considering Ensemble Forecasting of Thunderstorms

Mención Internacional en el título de doctorConvective weather poses a major threat that compromises the safe operation of flights while inducing delay and cost. The aircraft trajectory planning problem under thunderstorm evolution is addressed in this thesis, proposing two novel heuristic approaches that incorporate uncertainties in the evolution of convective cells. In this context, two additional challenges are faced. On the one hand, studies have demonstrated that given the computational power available nowadays, the best way to characterize weather uncertainties is through ensemble forecasting products, hence compatibility with them is crucial. On the other hand, for the algorithms to be used during a flight, they must be fast and deliver results in a few seconds. As a first methodology, three variants of the Scenario-Based Rapidly-Exploring Random Trees (SB-RRTs) are proposed. Each of them builds a tree to explore the free airspace during an iterative and random process. The so-called SB-RRT, the SB-RRT∗ and the Informed SB-RRT∗ find point-to-point safe trajectories by meeting a user-defined safety threshold. Additionally, the last two techniques converge to solutions of minimum flight length. In a second instance, the Augmented Random Search (ARS) algorithm is used to sample trajectories from a directed graph and deform them iteratively in the search for an optimal path. The aim of such deformations is to adapt the initial graph to the unsafe set and its possible changes. In the end, the ARS determines the population of trajectories that, on average, minimizes a combination of flight time, time in storms, and fuel consumption Both methodologies are tested considering a dynamic model of an aircraft flying between two waypoints at a constant flight level. Test scenarios consist of realistic weather forecasts described by an ensemble of equiprobable members. Moreover, the influence of relevant parameters, such as the maximum number of iterations, safety margin (in SB-RRTs) or relative weights between objectives (in ARS) is analyzed. Since both algorithms and their convergence processes are random, sensitivity analyses are conducted to show that after enough iterations the results match. Finally, through parallelization on graphical processing units, the required computational times are reduced substantially to become compatible with near real-time operation. In either case, results show that the suggested approaches are able to avoid dangerous and uncertain stormy regions, minimize objectives such as time of flight, flown distance or fuel consumption and operate in less than 10 seconds.Los fenómenos convectivos representan una gran amenaza que compromete la seguridad de los vuelos, a la vez que incrementa los retrasos y costes. En esta tesis se aborda el problema de la planificación de vuelos bajo la influencia de tormentas, proponiendo dos nuevos métodos heurísticos que incorporan incertidumbre en la evolución de las células convectivas. En este contexto, se intentará dar respuesta a dos desafíos adicionales. Por un lado, hay estudios que demuestran que, con los recursos computacionales disponibles hoy en día, la mejor manera de caracterizar la incertidumbre meteorológica es mediante productos de tipo “ensemble”. Por tanto, la compatibilidad con ellos es crucial. Por otro lado, para poder emplear los algoritmos durante el vuelo, deben de ser rápidos y obtener resultados en pocos segundos. Como primera aproximación, se proponen tres variantes de los “Scenario-Based Rapidly-Exploring Random Trees” (SB-RRTs). Cada uno de ellos crea un árbol que explora el espacio seguro durante un proceso iterativo y aleatorio. Los denominados SB-RRT, SB-RRT∗ e Informed SB-RRT∗ calculan trayectorias entre dos puntos respetando un margen de seguridad impuesto por el usuario. Además, los dos últimos métodos convergen en soluciones de mínima distancia de vuelo. En segundo lugar, el algoritmo “Augmented Random Search” (ARS) se utiliza para muestrear trajectorias de un grafo dirigido y deformarlas iterativamente en busca del camino óptimo. El fin de tales deformaciones es adaptar el grafo inicial a las zonas peligrosas y a los cambios que puedan sufrir. Finalmente, el ARS calcula aquella población de trayectorias que, de media, minimiza una combinación del tiempo de vuelo, el tiempo en zonas tormentosas y el consumo de combustible. Ambas metodologías se testean considerando un modelo de avión volando punto a punto a altitud constante. Los casos de prueba se basan en datos meteorológicos realistas formados por un grupo de predicciones equiprobables. Además, se analiza la influencia de los parámetros más importantes como el máximo número de iteraciones, el margen de seguridad (en SB-RRTs) o los pesos relativos de cada objetivo (en ARS). Como ambos algoritmos y sus procesos de convergencia son aleatorios, se realizan análisis de sensibilidad para mostrar que, tras suficientes iteraciones, los resultados coinciden. Por último, mediante técnicas de paralelización en procesadores gráficos, se reducen enormemente los tiempos de cálculo, siendo compatibles con una operación en tiempo casi-real. En ambos casos los resultados muestran que los algoritmos son capaces de evitar zonas inciertas de tormenta, minimizar objetivos como el tiempo de vuelo, la distancia recorrida o el consumo de combustible, en menos de 10 segundos de ejecución.Programa de Doctorado en Ingeniería Aeroespacial por la Universidad Carlos III de MadridPresidente: Ernesto Staffetti Giammaria.- Secretario: Alfonso Valenzuela Romero.- Vocal: Valentin Polishchu

Dexterous robotic motion planning using intelligent algorithms

The fundamental purpose of robots is to help humans in a variety of difficult tasks, enabling people to increase their capabilities of strength, energy, speed, memory, and to operate in hazardous environments and many other applications. Service robots, more precisely mobile manipulators, incorporate one or two robotic arms and a mobile base, and must accomplish complex manipulations tasks, interacting with tools or objects and navigating through cluttered environments. To this end, the motion planning problem plays a key role in the ahead calculation of robot movements to interact with its world and achieve the established goals. The objective of this work is to design various motion planning methods in order to improve the autonomy of MANFRED-2, which is a mobile robot fully developed by the Robotics Lab research group of the Systems Engineering and Automation Department of the Carlos III University of Madrid. Mobile robots need to calculate accurate paths in order to navigate and interact with objects throughout their surrounding area. In this work, we have developed motion planning algorithms for both navigation and manipulation. The presented algorithms for path planning are based on the Fast Marching Square method and include a replanner with subgoals, an anytime triangular planner, and a nonholonomic approach. The replanner with subgoals starts by generating a smooth and safe global path with the Fast Marching Square method. Then, this path is divided into multiple subpaths separated by equidistant nodes (defined by topological or metric constraints). After that, the obstacles information is progressively added and modifications are made only when the original path is unreachable. The most important advantage with respect to similar approaches is that the generated sub-paths are always efficient in terms of smoothness and safeness. Besides, the computational cost is low enough to use the algorithm in real-time. The anytime triangular planner, such as “Anytime” algorithms, quickly finds a feasible but not necessarily optimal motion plan which is incrementally improved. One important characteristic that this type of algorithms must satisfy is that the path must be generated in real-time. The planner relies on the Fast Marching Square method over a triangular mesh structure. Different variants are introduced and compared under equal circumstances that produce different paths in response time and quality, which leads us to an additional consideration. As in the field of benchmarking it is becoming increasingly difficult to compare new planners approaches because of the lack of a general benchmarking platform, improvements to existing approaches are suggested. Finally, the nonholonomic approach is presented. It is based on the Fast Marching Square method and its application to car-like robots. In order to apply the proposed method, a three dimensional configuration space of the environment is considered. The first two dimensions are given by the position of the robot, and the third one by its orientation. This means that we operate over the configuration space instead of the bi-dimensional environment map. Besides, the trajectory is computed along the configuration space taking into account the dimensions of the vehicle. In this way, it is possible to guarantee the absence of collisions. The proposed method is consistent at local and global scale because it guarantees a motion path solution, if it exists, and does not require global replanning supervision when a local trap is detected. Once a mobile robot has reached a goal location, it usually triggers the servomotors enclosed inside its robotic arm to manipulate a target. The manipulation algorithms presented in this work include the adaptation of trajectories, a planner with adaptive dimensionality, and an implementation of a dimensionality reduction approach inside a nuclear device. The adaptation of manipulation trajectories enables the robot to accomplish a task in different locations by using Evolution Strategies and forward kinematics. This approach avoids all the inconveniences that inverse kinematics imply, as well as the convergence problems in singular kinematic configurations. The planner with adaptive dimensionality reduces the complexity of high-dimensional path planning. First, a Rapidly-exploring Random Tree trajectory is generated using the full degrees of freedom of the robotic arm. Then, a geometry as a closed tube is built around the path line and the Fast Marching Square method is applied from start to goal using three dimensions inside the surface. The resulted three dimensional path is converted to full degrees of freedom with the inverse kinematics of the robot. The result is a smoother and safer path, visually more human friendly. Additionally, the search space is reduced, and therefore, also the planning time and the memory requirements. The application inside the nuclear device, similarly to the previous approach, reduces the degrees of freedom of the problem (but this time to two dimensions due to the mostly planar nature of the robot). The manipulation path is smooth and safe in an environment where safety must be the primarily objective. The motion planning algorithms have been tested in numerous experiments. The fast response of the methods allows its application in real-time tasks.El propósito fundamental de los robots es ayudar a los humanos en tareas difíciles, lo que permite a las personas incrementar sus capacidades de fuerza, energía, velocidad y memoria para trabajar en entornos peligrosos y en una inmensa variedad de aplicaciones. Los robots de servicio, puntualmente los manipuladores móviles, incorporan uno o dos brazos robóticos y una base móvil, y deben ser capaces de realizar tareas complejas de manipulación, interactuando con herramientas u objetos y navegando a través de entornos con obstáculos. Para este fin, el problema de la planificación de movimientos juega un rol clave en el cálculo anticipado de los movimientos del robot, para interactuar con su mundo y realizar las tareas establecidas. El objetivo de este trabajo es diseñar diversos métodos de planificación de movimiento con el fin de mejorar la autonomía de MANFRED-2, un robot móvil que fue desarrollado completamente en el grupo de investigación del Laboratorio de Robótica del Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automatización de la Universidad Carlos III de Madrid. Los robots móviles necesitan calcular de antemano trayectorias precisas para poder navegar e interactuar con objetos en su entorno. En este trabajo, hemos desarrollado algoritmos de planificación de movimiento para navegación y manipulación robótica. Los algoritmos presentados para la planificación de trayectorias de navegación se basan en el método de Fast Marching Square (FM2) e incluyen un replanificador con sub-objetivos, un planificador triangular de tipo interrumpible (en inglés este enfoque es mejor conocido como Anytime), y un enfoque no holonómico. El replanificador con submetas comienza generando una trayectoria global de curvas suaves y segura con FM2, entonces este camino es dividido en múltiples subtrayectorias separadas por nodos equidistantes (definidos por restricciones topológicas o métricas). Después de esto, se actualiza progresivamente el entorno con obstáculos detectados por los sensores; sólo se realizan cambios cuando la trayectoria original resulta inalcanzable. La ventaja más importante con respecto a enfoques similares es que las sub-trayectorias generadas son siempre eficientes en términos de suavidad y seguridad. Además, el coste computacional es lo suficientemente bajo como para utilizar el algoritmo en tiempo real. El planificador triangular interrumpible, como algoritmo “Anytime”, encuentra rápidamente una trayectoria de navegación válida, pero no necesariamente ópti ma, a continuación, de forma incremental se va mejorando según haya tiempo hasta llegar al óptimo. La capacidad más resaltante de este tipo de algoritmos es la de generar trayectorias en tiempo real. El planificador se basa en el uso de FM2 sobre una estructura de malla triangular. Se presentan diferentes formas de construir el mallado y se comparan en igualdad de circunstancias los diferentes caminos producidos en tiempo de respuesta y calidad, lo que generó una contribución adicional. Debido a la falta de una plataforma general de evaluación robusta, en el campo de la evaluación de trayectorias es cada vez más difícil comparar nuevos planificadores, por consiguiente se sugieren mejoras a los enfoques existentes. Finalmente, se presenta el enfoque no holónomo, que se basa en FM2 y su aplicación en robots móviles con sistemas de dirección similares a la de los coches. Para aplicar el método propuesto, se considera un espacio de configuración tridimensional del entorno, donde las dos primeras dimensiones vienen dadas por la posición del robot y la tercera dimensión, por su orientación. Esto quiere decir, que operamos en el espacio de configuraciones en vez de en el mapa bidimensional del entorno. Además, la trayectoria se calcula en el espacio de configuraciones teniendo en cuenta las dimensiones del vehículo, de esta manera es posible garantizar la ausencia de colisiones. El método propuesto es consistente a nivel local y global, ya que si existe una solución se garantiza encontrarla, y no requiere de supervisión global para reiniciar una planificación cuando se detecta un bloqueo a nivel local. Una vez que el robot móvil ha alcanzado la ubicación requerida, se suelen accionar los servomotores que están dentro del brazo robótico para manipular un objeto. Los algoritmos de manipulación presentados en este trabajo incluyen la adaptación de trayectorias, un planificador con dimensionalidad adaptable, y una implementación de un método de reducción de la dimensionalidad dentro de un dispositivo nuclear. La adaptación de las trayectorias de manipulación permite al robot realizar una misma tarea con diferentes ubicaciones y orientaciones haciendo uso de una Evolution Strategy y la cinemática directa del robot, este enfoque evita todos los inconvenientes que implican utilizar la cinemática inversa, así como los problemas de convergencia en configuraciones cinemáticas singulares. El planificador con dimensionalidad adaptativa reduce la complejidad de la planificación de trayectorias de manipulación con muchas dimensiones; en primer lugar, una trayectoria RRT se genera utilizando todos los grados de libertad (DOF) del brazo robótico, a continuación, una figura geométrica en forma de tubo cerrado se construye alrededor de la línea de la trayectoria y se aplica FM2 dentro de la superficie desde el inicio hasta el objetivo utilizando tres dimensiones, la ruta 3D resultante se convierte con la cinemática inversa del robot. El resultado es un camino más suave y seguro, más amigable a la vista humana. Además, debido a que el espacio de búsqueda se reduce, también se reduce el tiempo de planificación y los requerimientos de memoria. La aplicación en el interior del dispositivo nuclear, de manera similar al enfoque anterior, reduce los DOF del problema pero esta vez a dos dimensiones aprovechando la naturaleza mayormente plana del robot utilizado. La trayectoria de manipulación es suave y segura, lo que es conveniente en un entorno donde la seguridad debe ser el objetivo principal. Los algoritmos de planificación de movimiento resultantes han sido probados en numerosos experimentos. La respuesta rápida de los métodos permite su aplicación en tiempo real.Programa Oficial de Doctorado en Ingeniería Eléctrica, Electrónica y AutomáticaPresidente: Carlos Balaguer Bernaldo de Quirós.- Secretario: Carlos Sagüés Blázquiz.- Vocal: Pedro Lim