Abstract-Under de senaste åren har tillväxten av den beräkningskraft som finns i de centrala bearbetningsenheter (CPU) av konsumentdatorer minskat avsevärt. Samtidigt har tillväxten i den beräkningskraft som finns tillgänglig i Grafikbearbetningsenheterna (GPU) varit fortsatt stark. Algoritmer som kan implementeras på GPU:er idag är inte bara begränsade till grafik bearbetning, utan inkluderar vetenskaplig beräkning och bortom. Detta dokument handlar om massivt parallella implementationer av inkrementella samplingsbaserade robotrörelseplaneringsalgoritmer, nämligen den allmänt använda snabbt utforskande Random Tree-algoritmen (RRT) och dess asymptotiska-optimala motsvarighet som kallas RRT*. Vi demonstrerar ett exempel på implementering av RRT och RRT* rörelseplaneringsalgoritm för en högdimensionell robotmanipulator som utnyttjar en NVidia CUDA-aktiverad GPU. Vi fokuserar på att parallellisera kollisionskontrollproceduren, som allmänt erkänns som den beräknings dyrt komponenten i provtagningsbaserade rörelseplaneringsalgoritmer. Våra experimentella resultat indikerar en betydande hastighetsökning jämfört med CPU-implementeringar, vilket leder till praktiska algoritmer för optimal rörelseplanering i högdimensionella konfigurationsutrymmen.
Bialkowski m.fl. REF tillhandahåller en parallell GPU-baserad RRT och RRT * genom att fokusera på parallellisering av kollisionsdetekteringsfasen.
Massively parallelizing the RRT and the RRT
{'venue': '2011 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2011 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}