Abstract-Den snabbt utforskande Random Tree (RRT) algoritm, baserad på inkrementell provtagning, beräknar effektivt rörelse planer. Även om RRT algoritmen snabbt producerar kandidat genomförbara lösningar, tenderar den att konvergera till en lösning som är långt ifrån optimal. Praktiska tillämpningar föredrar "när som helst" algoritmer som snabbt identifiera en initial genomförbar plan, sedan, med tanke på mer beräkningstid som är tillgänglig under planens genomförande, förbättra planen mot en optimal lösning. Detta dokument beskriver en algoritm när som helst baserad på RRT * som (som RRT) finner en initial genomförbar lösning snabbt, men (till skillnad från RRT) nästan säkert konvergerar till en optimal lösning. Vi presenterar två viktiga tillägg till RRT *, engagerade banor och gren-och-bundet träd anpassning, som tillsammans gör det möjligt för algoritmen att göra effektivare användning av beräkningstid online, vilket resulterar i en när som helst algoritm för realtidsimplementering. Vi utvärderar metoden med hjälp av en serie Monte Carlo körs i en högkvalitativ simuleringsmiljö, och jämför driften av RRT och RRT * metoder. Vi demonstrerar också experimentella resultat för ett robotfordon med hjul utomhus.
Det anmärkningsvärda undantaget är RRT* algoritmen REF, som är en av de algoritmer som vi jämför vår strategi mot experimentellt.
Anytime Motion Planning using the RRT*
{'venue': '2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}