Även om det finns många rörelseplanering tekniker, det finns ingen enda som fungerar optimalt i varje miljö för varje flyttbart objekt. I stället har varje teknik olika styrkor och svagheter vilket gör den bäst lämpad för särskilda typer av situationer. Eftersom en viss miljö kan bestå av mycket olika regioner, kanske det inte ens finns en enda planerare som är väl lämpad för problemet. Helst skulle man använda en svit av planerare i samförstånd för att lösa problemet genom att tillämpa den bäst lämpade planeraren i varje region. I detta dokument föreslår vi en automatiserad ram för funktionskänslig rörelseplanering. Vi använder en maskininlärningsmetod för att karakterisera och dela upp C-rymden i (eventuellt överlappande) regioner som är väl lämpade för en av planerarna i vårt bibliotek av färdplansbaserade rörelseplaneringsmetoder. Efter det att den bäst lämpade metoden har tillämpats i varje region kombineras de resulterande färdplanerna för att bilda en färdplan för hela planeringsutrymmet. Vi visar på en rad problem att vårt föreslagna funktionskänsliga tillvägagångssätt uppnår resultat som är överlägsna dem som kan uppnås av någon av de enskilda planerarna på egen hand.
Morales m.fl. REF bryter automatiskt ner ett rörelseplaneringsproblem i (eventuellt överlappande) partitioner som är väl lämpade för en av många (provtagningsbaserade) planerare i ett planeringsbibliotek.
A machine learning approach for feature-sensitive motion planning
{'venue': 'In Proc. Int. Workshop on Algorithmic Foundations of Robotics (WAFR), Utrecht/Zeist, The', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}