LEA*: An A* Variant Algorithm with Improved Edge Efficiency for Robot Motion Planning

要約

この研究では、ロボットの動作計画のために、新しいグラフ検索アルゴリズムであるレイジー エッジ ベース A* (LEA*) を導入します。
エッジ キューを使用し、遅延検索のアイデアを活用することにより、LEA* は A* と同様に頂点効率が最適になり、A* と比較してエッジ効率が向上しています。
LEA* は、A* への最小限の変更でシンプルかつ簡単に実装できるため、以前の遅延検索アルゴリズムと比較してオーバーヘッドが非常に小さくなります。
また、重み付けされた LEA* (wLEA*) をもたらす、インフレートされたヒューリスティックの効果も調査します。
wLEA* のエッジ効率が LazySP に近くなり、最適に近いことを示します。
2D 計画問題と 7-DOF マニピュレータの計画に関して LEA* と wLEA* をテストします。
私たちは、疎、中程度、乱雑なランダムな世界と、小、中、大のグラフ サイズを考慮して、以前のアルゴリズムと徹底的に比較します。
私たちの結果は、LEA* と wLEA* が以前のアルゴリズムと比較してプランを見つけるのに最も速いアルゴリズムであることを示しています。

要約(オリジナル)

In this work, we introduce a new graph search algorithm, lazy edged based A* (LEA*), for robot motion planning. By using an edge queue and exploiting the idea of lazy search, LEA* is optimally vertex efficient similar to A*, and has improved edge efficiency compared to A*. LEA* is simple and easy to implement with minimum modification to A*, resulting in a very small overhead compared to previous lazy search algorithms. We also explore the effect of inflated heuristics, which results in the weighted LEA* (wLEA*). We show that the edge efficiency of wLEA* becomes close to LazySP and, thus is near-optimal. We test LEA* and wLEA* on 2D planning problems and planning of a 7-DOF manipulator. We perform a thorough comparison with previous algorithms by considering sparse, medium, and cluttered random worlds and small, medium, and large graph sizes. Our results show that LEA* and wLEA* are the fastest algorithms to find the plan compared to previous algorithms.

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