Abstract-Rapidly-exploating slumpmässiga träd (RRTs) är populära i rörelseplanering eftersom de hittar lösningar effektivt på enstaka-query problem. Optimala RRTs (RRT*s) utvidga RRTs till problemet med att hitta den optimala lösningen, men genom att göra det asymptotiskt hitta den optimala vägen från det initiala tillståndet till varje tillstånd i planeringsdomänen. Detta beteende är inte bara ineffektivt utan också oförenligt med deras enskilda krav. För problem som försöker minimera vägens längd, kan delmängd av tillstånd som kan förbättra en lösning beskrivas av en prolat hypersfäroid. Vi visar att om inte denna delmängd provtas direkt blir sannolikheten för att förbättra en lösning godtyckligt liten i stora världar eller höga tillstånd dimensioner. I detta dokument presenterar vi en exakt metod för att fokusera sökningen genom att direkt ta del av denna delmängd. Fördelarna med den presenterade provtagningstekniken demonstreras med en ny algoritm, informerad RRT*. Denna metod behåller samma probabilistiska garantier för fullständighet och optimalitet som RRT* samtidigt som konvergensgraden och den slutliga lösningens kvalitet förbättras. Vi presenterar algoritmen som en enkel ändring av RRT* som kan utökas ytterligare med mer avancerade banplaneringsalgoritmer. Vi visar experimentellt att det överträffar RRT* i takt med konvergens, slutlig lösningskostnad och förmåga att hitta svåra passager samtidigt som det visar mindre beroende av den statliga dimensionen och omfattningen av planeringsproblemet.
Som en ytterligare förbättring av RRT* infördes informerade RRT* genom Ref.
Informed RRT*: Optimal Sampling-based Path Planning Focused via Direct Sampling of an Admissible Ellipsoidal Heuristic
{'venue': '2014 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2014), pp. 2997-3004, 14-18 Sept. 2014', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}