Detta dokument presenterar en ny provtagningsbaserad planerare, CC-RRT*, som genererar robusta, asymptotiskt optimala banor i realtid för linjära Gaussiska system som utsätts för processbuller, lokaliseringsfel och osäkra miljöbegränsningar. CC-RRT* ger garanterad probabilistisk genomförbarhet, både vid varje steg och längs hela banan, genom att använda slumpmässiga begränsningar för att effektivt approximera risken för begränsningsbrott. Denna algoritm expanderar på befintliga resultat genom att använda ramen för RRT* för att ge garantier på asymptotic optimality av den lägsta kostnaden probabilistically genomförbar väg som hittats. En ny riskbaserad objektiv funktion, som visat sig vara tillåten inom RRT*, gör det möjligt för användaren att byta mellan att minimera banans varaktighet och riskaverse beteende. Detta möjliggör modellering av mjuka riskbegränsningar samtidigt med hårda probabilistiska genomförbarhetsgränser. Simuleringsresultat visar att CC-RRT* effektivt kan identifiera smidiga och robusta banor för en mängd olika osäkerhetsscenarier och dynamiker.
CC-RRT* REF använder RRT* för att generera asymptotiskt optimala rörelseplaner som uppfyller användardefinierade slumpbegränsningar.
Robust Sampling-based Motion Planning with Asymptotic Optimality Guarantees
{'venue': 'AIAA Guidance, Navigation, and Control (GNC) Conference', 'journal': 'AIAA Guidance, Navigation, and Control (GNC) Conference', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}