Abstract-This paper beskriver en skalbar metod för parallellisering av provtagningsbaserade rörelseplaneringsalgoritmer. Den delar in konfigurationsutrymme (C-utrymme) i (möjligen överlappande) regioner och använder parallellt standardiserade (sekvensbaserade) provtagningsbaserade planerare för att konstruera färdplaner i varje region. Därefter kopplas de regionala färdplanerna i angränsande regioner parallellt samman för att bilda en global färdplan. Genom att dela upp utrymmet och begränsa lokaliseringen av anslutning försök, minskar vi arbetet och inter-processor kommunikation i samband med närmaste granne beräkning, en kritisk flaskhals för skalbarhet i befintliga parallella rörelse planeringsmetoder. Vi visar att vår metod är tillräckligt allmän för att hantera en mängd olika planeringsprogram, inklusive de allmänt använda Probabilistic Roadmap (PRM) och snabbt utforskande Random Trees (RRT) algoritmer. Vi jämför vår strategi med två andra befintliga parallella algoritmer och visar att vår strategi uppnår bättre och mer skalbara prestanda. Vår strategi uppnår nästan linjär skalbarhet på en 2400 kärna LINUX kluster och på en 153.216 kärna Cray XE6 petaskala maskin.
I REF genomförs rörelseplaner parallellt.
A scalable method for parallelizing sampling-based motion planning algorithms
{'venue': '2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}