Abstract-This paper beskriver en ny förlängning till den snabbt utforskande Random Tree (RRT) banplaneringsalgoritmen. Partikel-RRT-algoritmen tar uttryckligen hänsyn till osäkerhet inom sitt område, liknande driften av ett partikelfilter. Varje förlängning till sökträdet behandlas som en stokastisk process och simuleras flera gånger. Robotens beteende kan karakteriseras utifrån den angivna osäkerheten i miljön, och garantier kan göras för prestandan under denna osäkerhet. Utökningar till sökträdet, och därmed hela sökvägar, kan väljas baserat på den förväntade sannolikheten för lyckat utförande. Fördelarna med denna algoritm visas i simuleringen av en rover som arbetar i grov terräng med okända friktionskoefficienter.
Osäkerhet i miljön anses i REF, som behandlar förlängningssteget av en RRT som en stokastisk process, simulerar flera gånger och använder klusterteknik för att skapa noder, och därmed hitta naturligt säkrare vägar.
Particle RRT for Path Planning with Uncertainty
{'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']}