Abstract-I takt med att provtagningsbaserade rörelseplanerare blir snabbare kan de köras om oftare av en robot under arbetets utförande för att reagera på osäkerhet i robotens rörelse, hinderrörelse, avkänning av buller och osäkerhet i robotens kinematiska modell. Vi undersöker och analyserar högfrekvent omplanering (HFR) där, under varje period, snabba provtagningsbaserade rörelseplanerare utförs parallellt då roboten samtidigt utför den första åtgärden av den bästa rörelseplanen från föregående period. Vi anser diskreta tidssystem med stokastiska ickelinjära (men linjäriserbara) dynamiska och observationsmodeller med buller från noll genomsnittliga Gaussiska fördelningar. Målet är att maximera sannolikheten för framgång (dvs. undvika kollision med hinder och nå målet) eller att minimera vägens längd med en lägre gräns för sannolikheten för framgång. Vi visar att när parallell beräkningskraft ökar erbjuder HFR asymptotisk optimalitet för dessa mål under varje period för målorienterade problem. Vi demonstrerar därefter effektiviteten hos HFR för holonomiska och icke-holonomiska robotar, inklusive billiknande fordon och styrbara medicinska nålar. Index Terms-Motion och banplanering, rörelseplanering under osäkerhet, provtagningsbaserade metoder.
Andra riskmedvetna planeringstekniker i litteraturen använder begränsning av sannolikheten REF genom att minimera banans längd med avseende på en lägre gräns för sannolikheten för framgång.
High-Frequency Replanning Under Uncertainty Using Parallel Sampling-Based Motion Planning
{'venue': 'IEEE Transactions on Robotics', 'journal': 'IEEE Transactions on Robotics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}