Vertex-based Networks to Accelerate Path Planning Algorithms

要約

経路計画はさまざまな自律性アプリケーションで重要な役割を果たしており、RRT* はこの分野の主要なソリューションの 1 つです。
この論文では、頂点ベースのネットワークを利用して RRT* のサンプリング プロセスを強化し、より効率的なパス プランニングを実現することを提案します。
私たちのアプローチは、最適なパスに沿った重要な頂点に焦点を当てており、パスの本質的でありながらより疎な抽象化を提供します。
私たちは焦点損失を採用して、関連するデータの不均衡の問題に対処し、さまざまなマスキング構成を検討してシステム パフォーマンスの実際的なトレードオフを決定します。
ランダムに生成されたフロア マップで行われた実験を通じて、当社のソリューションは速度の大幅な向上を実証し、ベースライン モデルと比較して 400% 以上の向上を達成しました。

要約(オリジナル)

Path planning plays a crucial role in various autonomy applications, and RRT* is one of the leading solutions in this field. In this paper, we propose the utilization of vertex-based networks to enhance the sampling process of RRT*, leading to more efficient path planning. Our approach focuses on critical vertices along the optimal paths, which provide essential yet sparser abstractions of the paths. We employ focal loss to address the associated data imbalance issue, and explore different masking configurations to determine practical tradeoffs in system performance. Through experiments conducted on randomly generated floor maps, our solutions demonstrate significant speed improvements, achieving over a 400% enhancement compared to the baseline model.

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