A Real-Time Path-Planning Algorithm based on Receding Horizon Techniques

Autores
Murillo, Marina Hebe; Sanchez, Guido Marcelo; Genzelis, Lucas Manuel; Giovanini, Leonardo Luis
Año de publicación
2017
Idioma
inglés
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
In this article we present a real-time path-planning algorithm that can be used to generate optimal and feasible paths for any kind of unmanned vehicle (UV). The proposed algorithm is based on the use of a simplified particle vehicle (PV) model, which includes the basic dynamics and constraints of the UV, and an iterated non-linear model predictive control (NMPC) technique that computes the optimal velocity vector (magnitude and orientation angles) that allows the PV to move towards desired targets. The computed paths are guaranteed to be feasible for any UV because: i) the PV is configured with similar characteristics (dynamics and physical constraints) as the UV, and ii) the feasibility of the optimization problem is guaranteed by the use of the iterated NMPC algorithm. As demonstration of the capabilities of the proposed path-planning algorithm, we explore several simulation examples in different scenarios. We consider the existence of static and dynamic obstacles and a follower condition.
Fil: Murillo, Marina Hebe. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina
Fil: Sanchez, Guido Marcelo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina
Fil: Genzelis, Lucas Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina
Fil: Giovanini, Leonardo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina
Materia
Feasible Optimal Path
Model Predictive Control
Real-Time Path-Planning
Replanning
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
OAI Identificador
oai:ri.conicet.gov.ar:11336/49231
Acceder
id CONICETDig_c917424321ddb8dd9857f2696fa755b0
oai_identifier_str oai:ri.conicet.gov.ar:11336/49231
network_acronym_str CONICETDig
repository_id_str 3498
network_name_str CONICET Digital (CONICET)
spelling A Real-Time Path-Planning Algorithm based on Receding Horizon TechniquesMurillo, Marina HebeSanchez, Guido MarceloGenzelis, Lucas ManuelGiovanini, Leonardo LuisFeasible Optimal PathModel Predictive ControlReal-Time Path-PlanningReplanninghttps://purl.org/becyt/ford/1.2https://purl.org/becyt/ford/1In this article we present a real-time path-planning algorithm that can be used to generate optimal and feasible paths for any kind of unmanned vehicle (UV). The proposed algorithm is based on the use of a simplified particle vehicle (PV) model, which includes the basic dynamics and constraints of the UV, and an iterated non-linear model predictive control (NMPC) technique that computes the optimal velocity vector (magnitude and orientation angles) that allows the PV to move towards desired targets. The computed paths are guaranteed to be feasible for any UV because: i) the PV is configured with similar characteristics (dynamics and physical constraints) as the UV, and ii) the feasibility of the optimization problem is guaranteed by the use of the iterated NMPC algorithm. As demonstration of the capabilities of the proposed path-planning algorithm, we explore several simulation examples in different scenarios. We consider the existence of static and dynamic obstacles and a follower condition.Fil: Murillo, Marina Hebe. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Sanchez, Guido Marcelo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Genzelis, Lucas Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Giovanini, Leonardo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaSpringer2017-11info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfapplication/zipapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11336/49231Murillo, Marina Hebe; Sanchez, Guido Marcelo; Genzelis, Lucas Manuel; Giovanini, Leonardo Luis; A Real-Time Path-Planning Algorithm based on Receding Horizon Techniques; Springer; Journal of Intelligent & Robotic Systems; 11-2017; 1-130921-02961573-0409CONICET DigitalCONICETenginfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10846-017-0740-1info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/10.1007/s10846-017-0740-1info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/reponame:CONICET Digital (CONICET)instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas2025-09-17T10:43:47Zoai:ri.conicet.gov.ar:11336/49231instacron:CONICETInstitucionalhttp://ri.conicet.gov.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://ri.conicet.gov.ar/oai/requestdasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:34982025-09-17 10:43:48.079CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicasfalse
dc.title.none.fl_str_mv A Real-Time Path-Planning Algorithm based on Receding Horizon Techniques
title A Real-Time Path-Planning Algorithm based on Receding Horizon Techniques
spellingShingle A Real-Time Path-Planning Algorithm based on Receding Horizon Techniques
Murillo, Marina Hebe
Feasible Optimal Path
Model Predictive Control
Real-Time Path-Planning
Replanning
title_short A Real-Time Path-Planning Algorithm based on Receding Horizon Techniques
title_full A Real-Time Path-Planning Algorithm based on Receding Horizon Techniques
title_fullStr A Real-Time Path-Planning Algorithm based on Receding Horizon Techniques
title_full_unstemmed A Real-Time Path-Planning Algorithm based on Receding Horizon Techniques
title_sort A Real-Time Path-Planning Algorithm based on Receding Horizon Techniques
dc.creator.none.fl_str_mv Murillo, Marina Hebe
Sanchez, Guido Marcelo
Genzelis, Lucas Manuel
Giovanini, Leonardo Luis
author Murillo, Marina Hebe
author_facet Murillo, Marina Hebe
Sanchez, Guido Marcelo
Genzelis, Lucas Manuel
Giovanini, Leonardo Luis
author_role author
author2 Sanchez, Guido Marcelo
Genzelis, Lucas Manuel
Giovanini, Leonardo Luis
author2_role author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Feasible Optimal Path
Model Predictive Control
Real-Time Path-Planning
Replanning
topic Feasible Optimal Path
Model Predictive Control
Real-Time Path-Planning
Replanning
purl_subject.fl_str_mv https://purl.org/becyt/ford/1.2
https://purl.org/becyt/ford/1
dc.description.none.fl_txt_mv In this article we present a real-time path-planning algorithm that can be used to generate optimal and feasible paths for any kind of unmanned vehicle (UV). The proposed algorithm is based on the use of a simplified particle vehicle (PV) model, which includes the basic dynamics and constraints of the UV, and an iterated non-linear model predictive control (NMPC) technique that computes the optimal velocity vector (magnitude and orientation angles) that allows the PV to move towards desired targets. The computed paths are guaranteed to be feasible for any UV because: i) the PV is configured with similar characteristics (dynamics and physical constraints) as the UV, and ii) the feasibility of the optimization problem is guaranteed by the use of the iterated NMPC algorithm. As demonstration of the capabilities of the proposed path-planning algorithm, we explore several simulation examples in different scenarios. We consider the existence of static and dynamic obstacles and a follower condition.
Fil: Murillo, Marina Hebe. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina
Fil: Sanchez, Guido Marcelo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina
Fil: Genzelis, Lucas Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina
Fil: Giovanini, Leonardo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina
description In this article we present a real-time path-planning algorithm that can be used to generate optimal and feasible paths for any kind of unmanned vehicle (UV). The proposed algorithm is based on the use of a simplified particle vehicle (PV) model, which includes the basic dynamics and constraints of the UV, and an iterated non-linear model predictive control (NMPC) technique that computes the optimal velocity vector (magnitude and orientation angles) that allows the PV to move towards desired targets. The computed paths are guaranteed to be feasible for any UV because: i) the PV is configured with similar characteristics (dynamics and physical constraints) as the UV, and ii) the feasibility of the optimization problem is guaranteed by the use of the iterated NMPC algorithm. As demonstration of the capabilities of the proposed path-planning algorithm, we explore several simulation examples in different scenarios. We consider the existence of static and dynamic obstacles and a follower condition.
publishDate 2017
dc.date.none.fl_str_mv 2017-11
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
info:ar-repo/semantics/articulo
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11336/49231
Murillo, Marina Hebe; Sanchez, Guido Marcelo; Genzelis, Lucas Manuel; Giovanini, Leonardo Luis; A Real-Time Path-Planning Algorithm based on Receding Horizon Techniques; Springer; Journal of Intelligent & Robotic Systems; 11-2017; 1-13
0921-0296
1573-0409
CONICET Digital
CONICET
url http://hdl.handle.net/11336/49231
identifier_str_mv Murillo, Marina Hebe; Sanchez, Guido Marcelo; Genzelis, Lucas Manuel; Giovanini, Leonardo Luis; A Real-Time Path-Planning Algorithm based on Receding Horizon Techniques; Springer; Journal of Intelligent & Robotic Systems; 11-2017; 1-13
0921-0296
1573-0409
CONICET Digital
CONICET
dc.language.none.fl_str_mv eng
language eng
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10846-017-0740-1
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/10.1007/s10846-017-0740-1
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
application/zip
application/pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Springer
publisher.none.fl_str_mv Springer
dc.source.none.fl_str_mv reponame:CONICET Digital (CONICET)
instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
reponame_str CONICET Digital (CONICET)
collection CONICET Digital (CONICET)
instname_str Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.name.fl_str_mv CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.mail.fl_str_mv dasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.ar
_version_ 1843605947696545792
score 13.001348

Publicaciones similares