Abstract-Den utbredda framgången med provtagningsbaserade planeringsalgoritmer beror på deras förmåga att snabbt upptäcka anslutningen av ett konfigurationsutrymme. Tidigare forskning har visat att icke-uniform provtagning i konfigurationsutrymmet avsevärt kan överträffa enhetlig provtagning; en viktig strategi är att partiska provtagningsfördelningen baserat på funktioner som finns i den underliggande arbetsytan. I det här dokumentet förenar vi flera tidigare tillvägagångssätt för en partisk arbetsyta till en allmän ram för att automatiskt upptäcka användbara provtagningsdistributioner. Vi presenterar en ny algoritm, baserad på REINFORCE familjen av stokastiska policy gradient algoritmer, som automatiskt upptäcker en lokalt optimal viktning av arbetsytan funktioner för att producera en distribution som fungerar bra för en viss klass av provtagningsbaserade rörelseplanering frågor. Vi presenterar också en ny uppsättning funktioner i arbetsytan som vår adaptiva algoritm kan utnyttja för bättre konfigurationsutrymmesprovtagning. Experimentella resultat visar att vår algoritm är effektiv på en mängd olika robotplattformar och högdimensionella konfigurationsutrymmen.
I provtagningsbaserad planering, en metod partiska provtagning under en planeringsfråga baserat på tidigare erfarenhet REF.
Adaptive workspace biasing for sampling-based planners
{'venue': '2008 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2008 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}