Abstract-The Rapidly-explorating Random Tree (RRT) algoritm har funnit utbredd användning inom robot rörelseplanering eftersom det ger en enda-shot, probabilistiskt komplett planeringsmetod som generaliserar väl till en mängd olika problemdomäner. Vi presenterar Multipartite RRT (MP-RRT), en RRT variant som stöder planering i okända eller dynamiska miljöer. Genom att avsiktligt förvanska provtagningsdistributionen och återanvända grenar från tidigare planeringsritningar kombinerar MP-RRT styrkan i befintliga anpassningar av RRT för dynamisk rörelseplanering. Experimentella resultat visar att MP-RRT är mycket effektivt för planering i dynamiska miljöer med okända rörliga hinder, omplanering i högdimensionella konfigurationsutrymmen och omplanering för system med rymdtidsbegränsningar.
I REF introduceras multipartit snabbt utforskande Random Tree (MP-RRT) algoritm för effektiv vägplanering i dynamiska miljöer.
Multipartite RRTs for Rapid Replanning in Dynamic Environments
{'venue': 'Proceedings 2007 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': 'Proceedings 2007 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}