Detta dokument formulerar en ny minimal begränsning borttagning (MCR) rörelse planering problem där målet är att ta bort de minsta geometriska begränsningar som krävs för att ansluta en start-och måltillstånd med en fri väg. Den beskriver en probabilistisk färdplan rörelseplanerare för MCR i kontinuerliga konfigurationsutrymmen som fungerar genom att bygga alltmer förfinade färdplaner, och löser effektivt diskreta MCR-problem på dessa nätverk. Ett antal nya teoretiska resultat ges för diskret MCR, inklusive ett bevis på att det är NP-hård genom reduktion från SET-COVER. Två sökalgoritmer beskrivs som fungerar bra i praktiken. Rörelseplaneraren har visat sig producera den optimala MCR med sannolikhet närmar sig 1 eftersom mer tid spenderas, och dess konvergensgrad förbättras med olika effektiva provtagningsstrategier. Det visas på tre exempel tillämpningar: att generera mänskliga-tolkbara ursäkter för misslyckanden, rörelseplanering under osäkerhet, och omgruppera rörliga hinder.
Problemet med minimibegränsningsborttagande av REF kräver att man tar bort de minsta begränsningarna för att ge en genomförbar väg.
The minimum constraint removal problem with three robotics applications
{'venue': None, 'journal': 'The International Journal of Robotics Research', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}