Ett utmärkande drag för provtagningsbaserad rörelseplanering är att man förlitar sig på en implicit representation av tillståndsutrymmet, vilket möjliggörs av en uppsättning prov. Traditionellt dras dessa prover antingen probabilistiskt eller deterministiskt för att jämnt täcka tillståndsutrymmet. Ändå är många robotsystem ofta begränsade till "små" regioner i statsrymden, på grund av t.ex. Differentiella begränsningar eller begränsningar för kollisionsundvikande. För att påskynda planeringsprocessen är det därför önskvärt att utarbeta icke-uniforma provtagningsstrategier som gynnar provtagning i de regioner där en optimal lösning kan ligga. I detta dokument föreslås en metod för icke-uniform provtagning, varigenom en provtagningsfördelning lärs av demonstrationer, och sedan används för partisk provtagning. Provtagningsfördelningen beräknas genom en villkorlig variationsfri autoenkoder, vilket gör det möjligt att ta prov från det latenta utrymme som är beroende av det specifika planeringsproblemet. Denna metod är allmän, kan användas i kombination med vilken provtagningsbaserad planerare som helst, och kan effektivt utnyttja den underliggande strukturen i ett planeringsproblem samtidigt som de teoretiska garantierna för provtagningsbaserade metoder bibehålls. När det gäller flera planeringsproblem har det visat sig att den föreslagna metoden på ett effektivt sätt lär sig representationer för de berörda regionerna i statsrymden, vilket leder till en storleksordningsförbättring när det gäller framgångsgrad och konvergens till optimala kostnader. * Brian Ichter och James Harrison bidrog lika mycket till detta arbete.
Ichter m.fl. REF använder en villkorlig variant automatisk kodare för att lära sig provtagning distributioner för optimal rörelseplanering.
Learning Sampling Distributions for Robot Motion Planning
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics']}