Abstract-The RRT * algoritm har nyligen föreslagits som en optimal förlängning till standard RRT algoritm [1]. Men, som RRT, RRT * är svårt att tillämpa i problem med komplicerade eller underaktiverade dynamik eftersom det kräver utformningen av en två domän-specifika förlängning heuristics: en distans metrisk och nod förlängningsmetod. Vi föreslår att automatiskt härleda dessa två heuristiker för RRT * genom att lokalt linearisera domändynamiken och tillämpa linjär quadratic reglering (LQR). Den resulterande algoritmen, LQR-RRT *, finner optimala planer i domäner med komplex eller underaktiverad dynamik utan att kräva domänspecifika designval. Vi demonstrerar dess tillämpning inom områden som successivt är vridmomentbegränsade, underaktiverade, och i trosutrymme.
I REF föreslås vidare algoritmen LQR-RRT* för att lösa planeringsproblem med komplicerad eller underaktiverad dynamik, genom att lokalt linearisera systemet och tillämpa linjär quadratic regulation (LQR).
LQR-RRT*: Optimal sampling-based motion planning with automatically derived extension heuristics
{'venue': '2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}