Vi presenterar en erfarenhetsbaserad planeringsram som heter Thunder som lär sig att minska den beräkningstid som krävs för att lösa högdimensionella planeringsproblem i olika miljöer. Metoden är särskilt lämplig för stora konfigurationsutrymmen som inkluderar många invarianta begränsningar, såsom de som finns med hela kroppen humanoid rörelseplanering. Erfarenheter genereras med hjälp av probabilistisk provtagning och lagras i en gles färdplansnyckel (SPARS), som ger asymptotiskt nära optimal täckning av konfigurationsutrymmet, vilket gör lagring, insamling och reparation av tidigare erfarenheter mycket effektivt med avseende på minne och tid. Thunder-ramverket förbättrar tidigare erfarenhetsbaserade planerare genom att lagra erfarenheter i en graf snarare än i enskilda vägar, eliminera överflödig information, ge fler möjligheter till återanvändning av sökvägar och ge en teoretisk gräns för erfarenhetsgrafens storlek. Dessa egenskaper leder också till förbättrad hantering av dynamiskt föränderliga miljöer, resonemang om optimala vägar och minskad frågeupplösningstid. Tillvägagångssättet demonstreras på en 30 graders frihet humanoid robot och jämfört med Lightning ram, en erfarenhetsbaserad planerare som använder individuella vägar för att lagra tidigare erfarenheter. I miljöer med varierande hinder och stabilitet begränsningar, experiment visar att Thunder är i genomsnitt en storleksordning snabbare än Lightning och planering från grunden. Thunder använder också 98,8% mindre minne för att lagra sina erfarenheter efter 10.000 prövningar jämfört med Lightning. Vårt ramverk är implementerat och fritt tillgängligt i Open Motion Planning Library.
Coleman m.fl. REF lagrar erfarenheter i en graf snarare än enskilda banor.
Experience-based planning with sparse roadmap spanners
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}