Provtagningseffektiviteten i en starkt begränsad miljö har länge varit en stor utmaning för provtagningsbaserade planerare. I detta arbete föreslår vi snabbt utforskande Random disheaded-Trees * (RRdT * ), en stegvis optimal multi-query planerare. RRdT * använder flera osammanhängande träd för att utnyttja lokal anslutning av utrymmen via Markov Chain slumpmässig provtagning, som utnyttjar grannskapsinformation som härrör från tidigare framgångsrika och misslyckade prover. För att balansera den lokala exploateringen utforskar RRdT * aktivt osynliga globala utrymmen när den lokala sammankopplingen inte lyckas. Den aktiva kompromissen mellan lokal exploatering och global utforskning är formulerad som ett mångarmade banditproblem. Vi hävdar att en aktiv balansering av den globala prospekteringen och den lokala exploateringen är nyckeln till att förbättra urvalseffektiviteten i provtagningsbaserade rörelseplanerare. Vi ger rigorösa bevis på fullständighet och optimal konvergens för detta nya tillvägagångssätt. Dessutom demonstrerar vi experimentellt effektiviteten hos RRdT *: s lokalt utforska träd för att ge förbättrad synlighet för planering. Följaktligen överträffar RRdT * befintliga toppmoderna inkrementella planerare, särskilt i starkt begränsade miljöer.
I enlighet med detta tillvägagångssätt föreslås i Ref-programmet en variation av RRT för att balansera lokal och global information och uppnå bättre resultat, särskilt i starkt begränsade miljöer.
Balancing Global Exploration and Local-connectivity Exploitation with Rapidly-exploring Random disjointed-Trees
{'venue': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}