Abstract-This paper presenterar och analyserar en ny algoritm, Goal Tree (GT) algoritm, för rörelseplanering i dynamiska miljöer där nya, oväntade hinder dyker upp sporadiskt. GT bygger på RRT*-algoritmen genom att använda ett initialt RRT*-träd som är rotat vid målet. När du hittar ny hinderinformation, O, GT konstruerar snabbt ett nytt träd rotat på den aktuella platsen för roboten, x I, genom provtagning i en strikt delmängd av det fria utrymmet. Det nya trädet återanvänder sedan grenar från det ursprungliga trädet så att det kan producera stigar till målet. Jämfört med att köra RRT* minskar GT i genomsnitt den tid som krävs för att producera en väg med lika stora kostnader. Vi bevisar att det, generiskt, finns en region, som är en strikt delmängd av det fria utrymmet, som kan användas med GT-algoritmen för att producera en asymptotiskt globalt optimal väg. Denna region är teoretiskt karakteriserad för planeringsproblem i ddimensionella miljöer. En alternativ region tillhandahålls för robotar med Dubins fordon dynamik och ett fordon utan dynamik både under en Euclidean avstånd kostnadsfunktion. Simuleringar för en Dubins fordonsrobot verifierar våra resultat.
För RRT*, Boardman m.fl. REF föreslog att man dynamiskt skulle uppdatera en första planerad bana genom att beräkna ett nytt RRT*-träd som är rotat av robotens nuvarande plats och återanvända grenar från det ursprungligen odlade trädet.
Optimal kinodynamic motion planning in environments with unexpected obstacles
{'venue': '2014 52nd Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing (Allerton)', 'journal': '2014 52nd Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing (Allerton)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}