Implementation and comparison in local planners for Ackermann vehicles

Motion control plays an important role in autonomous navigation. It can be defined as the compute of motion control inputs for a collision-free path tracking. To perform the motion control in path planning, a local planner is used. A good local planner should take into consideration the capabilities of the vehicle (kinematic and dynamic constraints), in order to compute feasible movements for the robot. This work is focused on the local planning problem for non-holonomic vehicles in an (x, y, theta) space. Three local planners using different methods to compute the command velocities are implemented in the Robot Operating System (ROS) framework, widely used in the robotics community. To fulfill our goal, three ROS nodes are created, the first one uses the Dynamic Windows Approach algorithm to compute the command velocities. The second uses the Timed Elastic Band algorithm. The third uses the Model Predictive Control algorithm. To deal with the non-holonomic vehicle constraints, an Ackermann kinematic model is used.

Il controllo del movimento svolge un ruolo importante nella navigazione autonoma, può essere definito come il calcolo degli input di controllo del movimento per un inseguimento del percorso senza collisioni. Per eseguire il controllo del movimento nella pianificazione del percorso, viene utilizzato un pianificatore locale. Un buon pianificatore locale dovrebbe prendere in considerazione le capacità del veicolo (vincoli cinematici e dinamici), al fine di calcolare i movimenti fattibili per il robot. Questo lavoro è incentrato sul problema di pianificazione locale per veicoli non-olonomici in uno spazio (x, y, theta). Tre pianificatori locali che utilizzano metodi diversi per calcolare le velocità di comando sono implementati nel framework Robot Operating System (ROS), oggi ampiamente utilizzato nella comunità di robotica. Per raggiungere il nostro obiettivo, vengono creati tre nodi ROS, il primo utilizza l'algoritmo Dynamic Windows Approach per calcolare le velocità di comando. Il secondo utilizza l'algoritmo Timed Elastic Band. Il terzo utilizza l'algoritmo Model Predictive Control. Per affrontare i vincoli non olonomici del veicolo, viene utilizzato un modello cinematico di Ackermann.