Personal autonomous mobility is getting to be more widely adopted, it is more important to consider comforta- bility of stuffs and persons carried by such mobility. In this work, we define the comfortability of a trajectory as forces, specifically, translational acceleration, received to objects carried by a robot while following the trajectory. To maximize such a comfortability, we propose a novel, kinodynamic comfort path planning method based on our definition of comfortability. Our work is based on the direct collocation method for handling our non-convex objective function. We also introduce bidirectional obstacle detection that identifies the distances along the perpendicular directions to the trajectory. This is mainly designed for avoiding obstacles while minimizing forces causing discomfort. Our experimental results show that our method can compute trajectories whose comfort measures can be up to 18 times higher than those computed by prior related objectives, e.g., squared velocity used for generating smooth trajectory.
개인 운송수단은 점점 더 많은 곳에 적용되고 있고 그러한 운송수단에 타고 있거나 실려있는 사람들과 물건 들의 안정성이 중요해지고 있다. 이 논문에서는 경로의 편안함을 로봇이 경로를 따라 움직이는 동안 로봇에 실려있는 대상이 받는 힘, 특히 병진운동을 할 때 받는 힘으로 정의하였다. 이러한 편안함을 최대화하기 위하 여 새로운 정의에 기반한 kinodynamic 성질을 가지는 편안한 경로 계획법을 제안하였다. 제안한 연구에서는 비볼록 목적함수를 다루기 위해 직접 연속점 방법을 사용하였다. 또한 경로의 수직인 방향으로 장애물까지의 거리를 측정하는 양방향 장애물 탐색 방법도 제안하였다. 이 방법은 불편함을 야기시키는 힘을 최소화하면 서 장애물을 피하기위해 고안되었다. 실험적 결과에서 기존의 경로들보다 최대 18배 더 높은 ’comfort’ 값을 가지는 경로를 만들고 있음을 알 수 있다.