Abstract-Vi överväger problemet med när som helst planering i kontinuerliga tillstånd och aktionsutrymmen med icke-linjär deterministisk dynamik. Vi ser över de befintliga strategierna för detta problem och hittar inga algoritmer som både snabbt hittar genomförbara lösningar och så småningom även optimala lösningar med mer tid. Den toppmoderna lösningen på detta problem är den snabbt utforskande slumpmässiga trädalgoritmen (RRT) som snabbt hittar en genomförbar lösning. RRT-algoritmen ger dock inte bättre resultat med extra tid. Vi introducerar RRT ++, en när som helst förlängning av den grundläggande RRT algoritm. Vi visar att den nya algoritmen har önskvärda teoretiska egenskaper och experimentellt visar att den effektivt hittar nära optimala lösningar.
I början beaktar REF problemet med planering i kontinuerliga tillstånds- och aktionsutrymmen med icke-linjär deterministisk dynamik.
Extending rapidly-exploring random trees for asymptotically optimal anytime motion planning
{'venue': '2010 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2010 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}