Snabbt utforskande Random Tree Star (RRT*) är en nyligen föreslagen förlängning av snabbt utforskande Random Tree (RRT) algoritm som ger en kollisionsfri, asymptotiskt optimal väg oavsett hinder geometri i en given miljö. En av begränsningarna i RRT*-algoritmen är dock långsam konvergens till optimal väglösning. Som ett resultat konsumerar den både högt minne och tid på grund av det stora antalet iterationer som används för att uppnå optimal väglösning. För att övervinna dessa begränsningar föreslår vi Potentiell funktion baserad RRT* (P-RRT*) som införlivar Artificial Potential Field Algoritm i RRT*. Den föreslagna algoritmen möjliggör en betydande minskning av antalet iterationer och därmed leder till effektivare minnesanvändning och en accelererad konvergenshastighet. För att illustrera nyttan av den föreslagna algoritmen * Detta är författarnas version av artikeln publicerad i Springer Autonomous Robots Journal. Källkoden för detta papper finns på github.com/ahq1993 med namnet p-rtstar. När det gäller genomförandet av rymden och konvergensgraden presenteras i detta dokument rigorösa simuleringsbaserade jämförelser mellan de föreslagna teknikerna och RRT* under olika miljöförhållanden. Dessutom testas och jämförs båda algoritmerna under icke-holonomiska differentialbegränsningar.
På samma sätt bekräftade försöken i REF [7] också att RRT* uppvisar långsam konvergens till optimal väglösning i högre dimensionerade utrymmen.
Potential Functions based Sampling Heuristic For Optimal Path Planning
{'venue': 'Autonomous Robots 40, no. 6 (2016): 1079-1093', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}