Abstract-Vi föreslår ett ramverk, Lightning, för planering av vägar i högdimensionella utrymmen som kan lära av erfarenhet, i syfte att minska beräkningstiden. Denna ram är avsedd för manipulationsuppgifter som uppstår i tillämpningar som sträcker sig från hemhjälp till robotassisterad kirurgi. Vårt ramverk består av två huvudmoduler, som löper parallellt: en planering-från-skrapmodul, och en modul som hämtar och reparerar vägar som lagras i ett sökväg bibliotek. Efter att en sökväg skapats för en ny fråga bestämmer en bibliotekschef om sökvägen ska lagras baserat på beräkningstid och den genererade sökvägens likhet med den hämtade sökvägen. För att hämta en lämplig väg från biblioteket använder vi två heuristiker som utnyttjar två centrala aspekter av problemet: (i) Ett samband mellan mängden en väg bryter mot begränsningar och den tid som behövs för att reparera den vägen, och (ii) den implicita uppdelningen av begränsningar i de som varierar mellan miljöer där roboten verkar och de som inte gör det. Vi utvärderade ett genomförande av ramverket på flera uppgifter för PR2 mobila manipulator och en minimalt invasiv kirurgi robot i simulering. Vi fann att återhämtnings- och reparationsmodulen producerade vägar snabbare än planerings-frånskiljning i över 90 % av testfallen för PR2 och i 58 % av testfallen för den minimalt invasiva kirurgiroboten.
Lightning-ramverket föreslås i REF för att planera vägar i högdimensionella utrymmen genom att lära av erfarenhet.
A robot path planning framework that learns from experience
{'venue': '2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}