RoadMap -Monte Carlo (PRM-MC) rörelseplanerare utvecklats enligt den allmänna metoden för PRM. För en viss robot behöver PRM-planerare i allmänhet provta och ansluta ett stort antal robotkonfigurationer för att bygga en galen karta som återspeglar egenskaperna (såsom.anslutnings- eller energilandskapet) hos robotkonfigurationsutrymmet. Den föreslagna PRM-MC planeraren använder Monte Carlo simulering lo generera och ansluta angränsande mhot konfigurationer och använder PRM lokala planerare för att ansluta de anslutna komponenter som genereras från MC simulering. Denna strategi följer principen om slumpmässigt urval av PRM som leder till en prohahilistisk fullständighet av den slumpmässiga planen av PRM-typ, samtidigt som man undersöker kontinuiteten hos rörelseplaneringsbegränsningar för att förbättra beräkningseffektiviteten och färdplanens kvalitet. Vi tillämpar PRM-MC-metoden för sluten kedjerörelseplanering i detta dokument. Vår nuvarande planerare använder Roiation pivots som försök Monte Carlo flyttar för 3D doserade kedjor med sfäriska leder. Pivotrörelser utvecklas som ett effektivt sätt att deformera slutna kedjor utan att bryta mot stängningsbegränsningarna, vilket har visat sig vara problematiskt för randomiserade kedjor. Vi kommer att diskutera hur man kan identifiera möjliga rotationsleder av kinematiska kedjor och använda dem i PRM-MC planering. Våra simuleringsresultat visar att PRM-MC-slutna kedjeplanerare kan bygga madmaps med bra konnektivitet och effektivt generera självkollisionsfria stängningskonfigurationer för slutna kedjesystem med många länkar och flera Imps. 07803-8232-3/04/$17,00 m004 IEEE
prm-mc kombinerar prms och Monte Carlo simuleringar för att garantera stängning begränsningar REF.
Hybrid probabilistic RoadMap - Monte Carlo motion planning for closed chain systems with spherical joints
{'venue': "IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2004. Proceedings. ICRA '04. 2004", 'journal': "IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2004. Proceedings. ICRA '04. 2004", 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}