Abstract-Sampling-baserade algoritmer erbjuder beräkningseffektiva, praktiska lösningar för att hitta vägen problem i högdimensionella komplexa konfigurationsutrymmen genom att ungefär fånga anslutningen av det underliggande utrymmet genom en (dense) samling av provkonfigurationer som förenas med enkla lokala planerare. I detta dokument tar vi upp en långvarig flaskhals i samband med svårigheten att hitta vägar genom smala passager. Medan de flesta tidigare arbeten betraktar det snäva passageproblemet som en provtagningsfråga (och litteraturen överflödar av heuristiska provtagningsstrategier) har mycket liten uppmärksamhet ägnats åt utformningen av nya effektiva lokala planerare. Här föreslår vi en ny sensorisk styralgoritm för provtagningsbaserad rörelseplanering som kan "känna" ett konfigurationsutrymme lokalt och avsevärt förbättra banplaneringsprestandan nära svåra regioner som smala passager. Vi tillhandahåller beräkningsunderlag för effektiviteten hos den föreslagna lokala planeraren genom en mängd olika simuleringar som tyder på att vår föreslagna sensoriska styralgoritm överträffar standard straight-line planeraren genom att avsevärt öka anslutningen av slumpmässiga rörelseplaneringsgrafer.
I REF föreslås en sensorisk styralgoritm för provtagningsbaserad rörelseplanering som ökar konnektiviteten hos randomiserade rörelseplaneringsgrafer, särskilt kring smala passager, genom att utnyttja lokal geometri för konfigurationsutrymmen via konvexa lokala säkra korridorer.
Sensory steering for sampling-based motion planning
{'venue': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}