Abstract-existerande högdimensionella rörelseplanering algoritmer är samtidigt överdrivna och underdrivna. Inom områden som är glest befolkade av hinder kan de heuristiker som används av provtagningsbaserade planerare för att navigera "smala passager" vara onödigt komplexa; dessutom krävs ytterligare efterbehandling för att ta bort ryckiga eller främmande rörelser från de vägar som sådana planerare genererar. I detta papper presenterar vi CHOMP, en ny metod för kontinuerlig vägförfining som använder kovariant gradient tekniker för att förbättra kvaliteten på prov banor. Vår optimeringsteknik både optimerar högre-order dynamik och kan konvergera över ett bredare utbud av ingångsvägar i förhållande till tidigare strategier vägoptimering. I synnerhet slappnar vi av den kollisionsfria genomförbarhetsförutsättningen för inmatningsvägar som krävs enligt dessa strategier. Som ett resultat, CHOMP kan användas som en fristående rörelse planerare i många verkliga frågor planering. Vi demonstrerar effektiviteten av vår föreslagna metod för manipulation planering för en 6-DOF robotarm samt i bana generation för en gående fyrdubblad robot.
CHAMP REF ) är en optimeringsmetod för kontinuerliga banor med kovariant lutning nedstigning.
CHOMP: Gradient optimization techniques for efficient motion planning
{'venue': '2009 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2009 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}