Abstract-Probabilistic och deterministic planerare är två stora approximativa-baserade ramar för att lösa rörelseplanering problem. Båda tillvägagångssätten har sina egna fördelar och nackdelar. I detta arbete ger vi en utredning till följande fråga: Finns det en planerare som kan dra nytta av både probabilistiska och deterministiska planerare? Vår strategi för att uppnå detta mål är att använda den punktbaserade Minkowski summan av roboten och hindren i arbetsrummet. Våra experimentella resultat visar att vår nya metod, Msum planner, som använder de geometriska egenskaperna hos Minkowski sum för att lösa rörelseplaneringsproblem, ger fördelar jämfört med befintliga probabilistiska eller deterministiska planerare. Särskilt Msum planerare är betydligt effektivare än Probabilistic Roadmap Methods (PRM) och dess varianter för problem som kan lösas genom att återanvända konfigurationer.
Dessutom kan punktbaserade representationer generaliseras till problem med rörelseplanering i högre dimensioner REF.
Hybrid motion planning using minkowski sums
{'venue': 'in Proceedings of Robotics: Science and Systems IV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}