Abstract-I detta papper presenterar vi Batch Information Trees (BIT*), en planeringsalgoritm baserad på enande graf-och provtagningsbaserade planeringstekniker. Genom att erkänna att en uppsättning prover beskriver en implicit slumpmässig geometrisk graf (RGG), kan vi kombinera den effektiva beställda karaktären av grafbaserade tekniker, såsom A*, med när som helst skalbarheten av provtagningsbaserade algoritmer, såsom snabbt utforskande slumpmässiga träd (RRT). BIT* använder en heurist för att effektivt söka en serie av allt tätare implicita RGGs samtidigt återanvända tidigare information. Det kan ses som en utvidgning av inkrementella grafsöktekniker, såsom Lifelong Planning A* (LPA*), till kontinuerliga problemområden samt en generalisering av befintliga provtagningsbaserade optimala planerare. Det visas att det är probabilistiskt komplett och asymptotiskt optimalt. Vi demonstrerar nyttan av BIT* på simulerade slumpmässiga världar i R 2 och R 8 och manipulationsproblem på CMU:s HERB, en 14-DOF tvåarmad robot. På dessa problem hittar BIT* bättre lösningar snabbare än RRT, RRT*, Information RRT* och Fast Marching Trees (FMT*) med snabbare när som helst konvergens mot den optimala, särskilt i höga dimensioner.
Till exempel kombinerar BIT* REF grafbaserad och provbaserad planering med hjälp av en heuristisk funktion för att styra en serie slumpmässiga geometriska grafer mot måltillståndet.
Batch Informed Trees (BIT*): Sampling-based Optimal Planning via the Heuristically Guided Search of Implicit Random Geometric Graphs
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2015), pp. 3067-3074, 26-30 May 2015', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}