Abstract-Vi presenterar ett nytt ramverk för rörelseplanering som uttryckligen beaktar osäkerhet i robotrörelse för att maximera sannolikheten för att undvika kollisioner och framgångsrikt nå ett mål. I många rörelseplaneringstillämpningar som sträcker sig från manövrering av fordon över obekant terräng till styrning av flexibla medicinska nålar genom mänsklig vävnad, kan en robots reaktion på befallda handlingar inte exakt förutsägas. Vi föreslår att man bygger en färdplan genom provtagning av kollisionsfria tillstånd i konfigurationsutrymmet och sedan lokalt provtagningsrörelser vid varje tillstånd för att uppskatta sannolikheten för övergång för varje möjlig åtgärd. Med tanke på en fråga som specificerar initiala och målkonfigurationer använder vi färdplanen för att formulera en Markovbeslutsprocess (MDP), som vi löser med hjälp av Infinite Horizon Dynamic Programmering i polynomial tid för att beräkna stokastiskt optimala planer. Stochastic Motion Roadmap (SMR) kombinerar således en provtagningsbaserad färdplan representation av konfigurationsutrymmet, som i PRM: s, med den väletablerade teorin om MDP: s. Att generera både tillstånd och övergångssannolikhet genom provtagning är mycket mer flexibelt än tidigare Markov rörelseplaneringsmetoder baserade på problemspecifika eller rutnätsbaserade diskretiseringar. Vi demonstrerar ramverket för SMR genom att tillämpa det på icke-holonomiska styrbara nålar, en ny klass av medicinska nålar som följer böjda vägar genom mjuk vävnad, och bekräftar att SMR:s genererade rörelseplaner med betydligt högre sannolikhet för framgång jämfört med traditionella kortaste plan.
Alterovitz m.fl. Även detta tillvägagångssätt generaliserades i Stochastic Motion Roadmap (SMR), en provtagningsbaserad ram för planering under rörelseosäkerhet REF.
The Stochastic Motion Roadmap : A Sampling Framework for Planning with Markov Motion Uncertainty
{'venue': 'ICRA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}