Abstract-I detta papper presenterar vi PUMP (Parallel Unsecurity-aware Multiobjektive Planning) algoritm för att ta itu med det stokastiska kinodynamiska rörelseplanering problem, varigenom man söker en lågkostnads, dynamisk-genomförbar rörelse plan under en begränsning av kollisionsannolikhet (CP). För att säkerställa en uttömmande utvärdering av kandidatrörelseplaner (vid behov för att motverka de konkurrerande målen för prestanda och säkerhet), bygger PUM gradvis Pareto framför problemet, vilket står för optimeringsmålet och en approximation av CP. Detta utförs av en massivt parallell multiobjektiv sökning, här genomförs med fokus på GPUs. Efter avslutandet av prospekteringsfasen söker PUMP igenom Pareto-uppsättningen av rörelseplaner för att identifiera den lägsta kostnadslösning som är certifierad för att uppfylla CP-restriktionen (enligt en asymptotiskt exakt estimator). Vi introducerar ett nytt partikelbaserat CP approximationssystem, utformat för effektiv GPU-implementering, som står för beroenden över historien om en bana utförande. Vi presenterar numeriska experiment för quadrotor planering där i PUMP identifierar lösningar i ~100 ms, utvärdera över hundra tusen partiella planer genom loppet av sin prospektering fas. Resultaten visar att denna multiobjektiva sökning uppnår en lägre rörelseplanskostnad, för samma CP-restriktion, jämfört med en säkerhetsbuffertbaserad sökheuristisk och upprepad RRT-prövning.
Vi använder samma multiobjektiva sökning accelereras genom massivt parallellt GPU genomförande som läggs fram av Parallel Unsecurity-aware Multiobjektive Planning (PUMP) algoritm REF.
Real-time stochastic kinodynamic motion planning via multiobjective search on GPUs
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}