Abstract-This paper utforskar användningen av statiska inlärningsmetoder på randomiserade vägplaneringsalgoritmer. En kontinuerlig, randomiserad version av A* presenteras tillsammans med en empirisk analys som visar tidskonvergensen inom robotmanipuleringsområdet. Algoritmen bygger på flera heuristiker som fångar en manipulators kinematiska genomförbarhet och den lokala miljön. Ett statistiskt ramverk används för att lära sig en av dessa heuristik från en stor mängd träningsdata som sparar behovet av att manuellt justera parametrar varje gång problemet förändras. Med hjälp av lämplig formulering, visar vi att rörelse primitiva kan extraheras automatiskt från träningsdata för att öka planering prestanda. Dessutom föreslår vi ett Randomized Statistical Path Planning (RSPP) paradigm som beskriver hur en planerare som använder heuristik ska dra nytta av maskininlärningsalgoritmer. Planeringsresultat visas för flera manipulationsproblem som testats i simulering.
Maskininlärning introduceras också av Diankov och Kuffner REF till A* för att välja den bästa heuristiska från en uppsättning för att förbättra algoritmprestandan.
Randomized statistical path planning
{'venue': '2007 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2007 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}