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軌道生成arXiv:2610.12826

自律運動システムにおける滑らかな軌道生成のための三次スプライン補間

Cubic Spline Interpolation for Smooth Trajectory Generation in Autonomous Motion Systems

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位置-時間ウェイポイント列から三次スプライン補間を自動構築し、位置・速度・加速度が連続な軌道を生成するプログラムを提案。自由曲線描画と署名デジタル化で実証。

詳しい要約

1. どんなもの?

位置-時間 waypoint 列に対し cubic spline interpolation を自動構築・求解するプログラム。位置・速度・加速度が連続な軌道を生成し、piecewise-linear waypoint following に固有の infinite-acceleration 問題を回避する。free-form curve drawing と signature digitization で例示。

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

piecewise-linear waypoint following は加速度が無限大になる問題がある。本手法は cubic spline により位置・速度・加速度連続の軌道を生成。さらに各 waypoint 集合ごとに区間ごとの方程式を手動導出する必要をなくし、interpolation と continuity 条件を単一の linear system にまとめて直接 spline 係数を解く点が異なる。

3. 技術・手法の肝は?

interpolation 条件と continuity 条件を単一の linear system に組み立て、spline 係数を直接求解する。これにより手動の区間方程式導出を排除。free-form curve drawing と signature digitization は、smooth robot/drone trajectory generation と同じ基盤機構を用いる。

4. どうやって有効だと検証した?

free-form curve drawing と signature digitization の2タスクで手法を例示。定量的な代替手法との比較評価は future work とされている。

5. 議論はある?

future work として、明示的な速度・加速度境界を持つ multi-axis trajectory への拡張、より大規模な waypoint 集合に対する計算効率の良い tridiagonal solution method の採用、代替 trajectory generation 手法との定量的評価を挙げている。

6. 次に読むべき論文は?

要旨で参照/比較されているのは piecewise-linear waypoint following と tridiagonal solution method。関連手法として cubic spline interpolation、trajectory generation の定番手法を挙げる。

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Aarush Mandayam, Sriram Aditya Gundla, Elliott Tammaro

分類: cs.RO

原文アブストラクト

We presented a program that automates the construction and solution of the cubic spline interpolation problem for a sequence of position-time waypoints, producing trajectories that are continuous in position, velocity, and acceleration and therefore avoid the infinite-acceleration problem inherent to piecewise-linear waypoint following. By assembling the interpolation and continuity conditions into a single linear system and solving directly for the spline coefficients, the program removes the need to manually derive per-segment equations for each new waypoint set. We illustrated the approach on free-form curve drawing and signature digitization, two tasks that use the same underlying machinery required for smooth robot and drone trajectory generation. Future work includes extending the implementation to multi-axis trajectories with explicit velocity and acceleration bounds, adopting the more computationally efficient tridiagonal solution method for larger waypoint sets, and evaluating the approach quantitatively against alternative trajectory generation methods.

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PR本紙発行元 EmplifAI