Vi introducerar en funktionell lutning nedstigningsbana optimering algoritm för robot rörelseplanering i Reproducing Kernel Hilbert Spaces (RKHSs). Funktionell lutning algoritmer är ett populärt val för rörelseplanering i komplexa många grader av frihet robotar, eftersom de (i teorin) arbetar genom att direkt optimera inom ett utrymme av kontinuerliga banor för att undvika hinder samtidigt som geometriska egenskaper som jämnhet. I praktiken förbinder sig dock funktionella gradientalgoritmer vanligtvis till en fast, ändlig parameterisering av banor, ofta som en lista över waypoints. En sådan parameterisering kan förlora mycket av nyttan av resonemang i en kontinuerlig bana utrymme: t.ex., kan det kräva att ta en obekvämt liten steg storlek och stort antal iterationer för att upprätthålla jämnhet. Vårt arbete generaliserar funktionell lutningsbana optimering genom att formulera det som minimering av en kostnadsfunktion i en RKHS. Denna generalisering låter oss representera banor som linjära kombinationer av kärnans funktioner, utan behov av waypoints. Som ett resultat av detta kan vi ta större steg och uppnå en lokalt optimal bana i bara några få iterationer. Beroende på valet av kärna, kan vi direkt optimera i utrymmen av banor som i sig är smidiga i hastighet, ryck, krökning, etc., och som har en lågdimensionell, adaptivt vald parameterisering. Våra experiment illustrerar effektiviteten hos planeraren för olika kärnor, inklusive Gaussian RBFs, Laplacian RBFs, och B-splines, jämfört med standard diskretized waypoint representation.
Marinho m.fl. utföra bana optimering i en Reproducing Kernel Hilbert Space (RKHS) REF.
Functional Gradient Motion Planning in Reproducing Kernel Hilbert Spaces
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics']}