Abstrakt. Problem med rörelseplanering kan förenklas genom godtagbara projektioner av konfigurationsutrymmet till sekvenser av lägre-dimensionella quotient-rymder, så kallade sekventiella förenklingar. För att utnyttja sekventiella förenklingar presenterar vi algoritmen Quotient-space Snabbt utforskande Random Trees (QRRT). QRRT tar som ingång en start och en målkonfiguration, och en sekvens av quotient-rymder. Algoritmen växer träd på quotient-rymderna både sekventiellt och samtidigt för att garantera en tät täckning. QRRT visas vara (1) probabilistiskt komplett, och (2) kan minska körtiden med minst en storleksordning. Vi visar dock i experiment att körtiden varierar avsevärt mellan olika quotient-space sekvenser. För att ta reda på varför utför vi ytterligare ett experiment, som visar att ju smalare en miljö är, desto mer en quotient-space sekvens kan minska körtiden.
För att bygga trädet, vi kräver fiber bunt förenklingar av konfigurationsutrymmet REF.
Rapidly-Exploring Quotient-Space Trees: Motion Planning using Sequential Simplifications
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}