要約
従来のロボット動作計画手法では、動的に変化する環境での固定解像度に苦労することがよくあります。
これらの課題に対処するために、空間表現を強化し、リアルタイムで効率的な動作計画を容易にする適応型オクトツリー構造である A-OctoMap を導入します。
この新しいフレームワークにより、動的な空間分割と多重解像度クエリが可能になり、計算効率と精度が大幅に向上します。
主な革新には、強化された幾何学的処理のためのツリーベースのデータ構造、正確な軌道計画のためのリアルタイムのマップ更新、および効率的な衝突検出が含まれます。
当社の広範なテストでは、従来の方法と比較して、複雑な設定において優れたナビゲーションの安全性と効率性が実証されています。
A-OctoMap は、自律システムにおける適応空間マッピングの新しい標準を確立し、予測不可能な環境をナビゲートする際の大幅な進歩を約束します。
要約(オリジナル)
Traditional robotic motion planning methods often struggle with fixed resolutions in dynamically changing environments. To address these challenges, we introduce the A-OctoMap, an adaptive Octo-Tree structure that enhances spatial representation and facilitates real-time, efficient motion planning. This novel framework allows for dynamic space partitioning and multi-resolution queries, significantly improving computational efficiency and precision. Key innovations include a tree-based data structure for enhanced geometric processing, real-time map updating for accurate trajectory planning, and efficient collision detection. Our extensive testing shows superior navigation safety and efficiency in complex settings compared to conventional methods. A-OctoMap sets a new standard for adaptive spatial mapping in autonomous systems, promising significant advancements in navigating unpredictable environments.
arxiv情報
| 著者 | Yihui Mao,Shuo Liu |
| 発行日 | 2024-06-20 00:50:50+00:00 |
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