Provtagningsbaserade kinodynamiska planerare, såsom snabbt utforskande slumpmässiga träd (RRT), utgör två grundläggande utmaningar: att beräkna ett tillförlitligt (pseudo-)metriska för avståndet mellan två slumpmässiga noder och att beräkna en styringång för att ansluta noderna. Kärnan i dessa utmaningar är ett tvåpunkts gränsvärdesproblem, känt för att vara NP-hård. Nyligen har avståndsmåttet approximatiserats med hjälp av övervakad inlärning, vilket drastiskt minskar beräkningstiden. Tidigare arbete med sådana lärande RRTs använder direkt optimal kontroll för att generera data för övervakad lärande. Detta brev föreslår att använda indirekt optimal kontroll istället, eftersom det ger två fördelar: det minskar beräkningsansträngningen för att generera data, och det ger en låg-dimensionell parametrisering av åtgärdsutrymmet. Det senare gör att vi kan lära oss både avståndet metriska och styringången. Detta eliminerar behovet av en lokal planerare för att lära RRT. Experimentella resultat på en pendel sväng upp visar tiofaldig hastighetsuppgång i både offline datagenerering och online planeringstid. Index Terms-Motion och banplanering, optimering och optimal styrning, lärande och anpassningsbara system.
Indirekt optimal kontroll har också använts för att generera träningsprover som består av minsta TTR och optimala kontrollåtgärder längs banor REF.
RRT-CoLearn: Towards Kinodynamic Planning Without Numerical Trajectory Optimization
{'venue': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'journal': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Engineering']}