Vi introducerar en ny formulering av rörelseplanering, för kontinuerliga tidsbanor, som probabilistisk slutledning. Vi visar först hur smidiga kontinuerliga tidsbanor kan representeras av ett litet antal stater med sparsamt Gaussian process (GP) modeller. Vi utvecklar därefter en effektiv gradientbaserad optimeringsalgoritm som utnyttjar denna sparhet och GP interpolation. Vi kallar denna algoritm Gaussian Process Motion Planner (GPMP). Vi beskriver sedan hur problem med rörelseplanering kan formuleras som en probabilistisk slutsats på ett faktordiagram. Detta utgör grunden för GMP2, en mycket effektiv algoritm som kombinerar GP representationer av banor med snabb, strukturexploiterande slutledning via numerisk optimering. Slutligen utökar vi GPMP2 till en inkrementell algoritm, iGPMP2, som effektivt kan planera om när förhållandena förändras. Vi jämför våra algoritmer mot flera provtagnings- och banaoptimering-baserade rörelseplaneringsalgoritmer på planeringsproblem i flera miljöer. Vår utvärdering visar att GPMP2 är flera gånger snabbare än tidigare algoritmer samtidigt behålla robusthet. Vi jämför också iGPMP2 med omplaneringsproblem, och visar att det kan hitta framgångsrika lösningar på en bråkdel av den tid som GPMP2 behöver för att planera om från grunden.
GPMP2 REF representerar smidiga, kontinuerliga banor som prover från en Gaussian Process (GP) och löser problemet med rörelseplanering genom att utföra probabilistic inference på en faktor graf.
Continuous-time Gaussian process motion planning via probabilistic inference
{'venue': None, 'journal': 'The International Journal of Robotics Research', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}