I detta dokument presenteras den snabbt utforskande Adaptive Search and Classification (ReASC) algoritmen, en provtagningsbaserad algoritm för planering av banor för mobila robotar som utför målsökning och klassificering i realtid i fält. Den föreslagna algoritmen bygger stegvis upp ett träd av lösningar och utvärderar nyttan av varje lösning för att identifiera mål i en miljö. En optimistisk approximation för klassificeringsverktyget används, vilket minskar beräkningskostnaden för att utvärdera banor och gör det möjligt att anpassa planeringen i realtid. Den föreslagna algoritmen testas på en autonom akvatisk vehikel och visas överträffa myopiska metoder med upp till 36 % i ett sjöövervakningsscenario.
Snabbt utforska Adaptive Search and Classification (ReASC) REF förbättrar också RIG genom att möjliggöra realtidsoptimering av sök- och klassificeringsobjektiva funktioner.
Long-horizon Robotic Search and Classification using Sampling-based Motion Planning
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}