ABSTRACT Konfigurationsutrymmet är ett grundläggande begrepp som används i stor utsträckning inom algoritmisk robotik. Många tillämpningar inom robotik, datorstödd design och relaterade områden kan reduceras till beräkningsproblem när det gäller konfigurationsutrymmen. I detta dokument kartlägger vi några av våra senaste arbeten med att lösa två viktiga utmaningar relaterade till konfigurationsutrymmen: 1 hur man effektivt beräknar en ungefärlig representation av högdimensionella konfigurationsutrymmen; och 2 hur man effektivt utför geometriska närhets- och rörelseplaneringsfrågor i högdimensionella konfigurationsutrymmen. Vi presenterar nya konfigurationsutrymme konstruktion algoritmer baserade på maskininlärning och geometriska approximering tekniker. Dessa algoritmer utför kollisionsförfrågningar på många konfigurationsprover. Resultaten från kollisionsförfrågan används för att beräkna en ungefärlig representation för konfigurationsutrymmet, som snabbt konvergerar till det exakta konfigurationsutrymmet. Vi presenterar även parallella GPU-baserade algoritmer för att öka prestandan för optimering och sökningsberäkningar i konfigurationsutrymmen. I synnerhet designar vi effektiva GPU-baserade parallella k-nearest granne och parallella kollisionsdetekteringsalgoritmer och använder dessa algoritmer för att påskynda rörelseplanering.
Pan och Manocha REF designar effektiva GPU-baserade parallella k-nearest-grannar (KNN) och parallella kollisionsdetekteringsalgoritm, och föreslår en approximering representation för konfigurationsutrymmet baserat på maskininlärning.
Efficient Configuration Space Construction and Optimization for Motion Planning
{'venue': None, 'journal': 'Engineering', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Engineering']}