Abstract-Finding vägar i högdimensionella utrymmen blir svårt när vi vill optimera kostnaden för en väg utöver att följa genomförbarhetsbegränsningar. Nyligen presenterades T-RRT algoritmen som en metod för att planera i högdimensionella kostnadsrymder och det visades att prestera väl över en mängd olika problem. Eftersom T-RRT endast är beroende av provtagning för att utforska utrymmet har det dock svårt att navigera kostnads-rymdsklyfta med lågkostnadsregioner som omges av ökade kostnader. Sådana klyftor är särskilt vanliga vid planering av manipulatorer eftersom många användbara kostnadsfunktioner leder till smala eller lägre dimensionerade lågkostnadsområden. Detta dokument presenterar GradienT-RRT algoritm, som kombinerar T-RRT med en lokal gradient metod för att förvanska sökandet mot låg kostnad regioner. GradienT-RRT är effektivt för att navigera klyftor eftersom det utforskar lågkostnadsregioner som är för smala för att utforska enbart genom provtagning. Vi jämför T-RRT:s och GradienT-RRT:s prestanda när det gäller planeringsproblem med kostnadsfunktioner definierade i arbetsutrymme, uppgiftsutrymme och C-utrymme. Vi finner att GradienT-RRT överträffar T-RRT i fråga om kostnaden för den slutliga vägen samtidigt som bättre eller jämförbar beräkningstid upprätthålls. Vi finner också att kostnaden för vägar som genereras av GradienT-RRT är mycket mindre känslig för förändringar i en nyckelparameter, vilket gör det lättare att justera algoritmen. Slutligen avslutar vi med en demonstration av GradienT-RRT på en planering-medosäkerhet uppgift på den fysiska HERB roboten.
GradienT-RRT utökar T-RRT att använda gradienterna av kostnadsfunktionen för att lokalt optimera banan och underlätta hitta lösningar genom smala klyftor REF.
Addressing cost-space chasms in manipulation planning
{'venue': '2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}