Sammanfattning av denna webbsida: Automatisk rörelseplanering har tillämpningar som sträcker sig från traditionell robotik till datorstödd design till beräkningsbiologi och kemi. Medan randomiserade planerare, såsom probabilistiska färdplansmetoder (prms) eller snabbt utforska slumpmässiga träd (rt), har varit mycket framgångsrika i att lösa många höga grad av frihetsproblem, finns det fortfarande många scenarier där vi behöver bättre metoder, t.ex. problem med smala passager eller som innehåller flera regioner som är bäst lämpade för olika planerare. I detta arbete presenterar vi resampl, en rörelseplaneringsstrategi som använder lokal information för att fatta intelligenta beslut om hur och var man ska ta prover, vilka prover som ska anslutas, och för att hitta vägar genom miljön. I korthet klassificerar omsampl regioner baserade på provernas entropi och använder sedan dessa klassificeringar för att ytterligare förfina provtagningen. Regioner placeras i ett regiondiagram som kodar relationer mellan regioner, t.ex. kanter motsvarar överlappande regioner. Strategin för att ansluta prover styrs av regiongrafen, och kan utnyttjas i både multi-query och en-query scenarier. Våra experimentella resultat som jämför resampl med tidigare multi-query och en-query metoder visar att resampl i allmänhet är betydligt snabbare och kräver oftast färre prover för att lösa problemet.
RESAMPL REF använder provtagning för att klassificera regioner och sedan förfina provtagningen inom regionerna baserat på deras klassificering för att hjälpa till att lösa svåra planeringsproblem som smala passager.
RESAMPL: A region-sensitive adaptive motion planner
{'venue': 'In Proc. Int. Workshop on the Algorithmic Foundations of Robotics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}