Rapid Vector-based Any-angle Path Planning with Non-convex Obstacles

要約

ベクトルベースのアルゴリズムは、バグ アルゴリズムによって動機付けられた最適な任意の角度の経路計画における新しいアルゴリズムであり、クエリされた 2 つの点の間の視線チェックを直接実行することで自由空間をバイパスし、チェックが障害物と衝突した場合は障害物の輪郭に沿って検索します。
。
このアルゴリズムは、特にクエリされた点が遠く離れている場合に、A* などの従来のフリースペース プランナーよりも優れたパフォーマンスを発揮します。
この論文では、視線チェックを遅らせることによって、非凸状の障害物におけるベクトルベースのアルゴリズムを高速化する新しい探索方法を紹介します。
「最適ハル」は、将来の転換点を模倣するために非凸角に配置された「ファントム ポイント」を利用し、見通し線を検証しなくても、単調増加するパス コスト推定を可能にする注目すべき方法です。
これらの方法に基づいて、アルゴリズム R2 および R2+ が定式化されます。これらは、最適なパスの解に転換点がほとんどないと予想される場合、他のベクトルベースのアルゴリズムよりも優れたパフォーマンスを発揮します。
他の新しい方法には、占有グリッド用の斬新で汎用性の高い多次元レイ トレーサーや、将来の研究のための 3 次元角度セクターの記述が含まれます。

要約(オリジナル)

Vector-based algorithms are novel algorithms in optimal any-angle path planning that are motivated by bug algorithms, bypassing free space by directly conducting line-of-sight checks between two queried points, and searching along obstacle contours if a check collides with an obstacle. The algorithms outperform conventional free-space planners such as A* especially when the queried points are far apart. The thesis presents novel search methods to speed up vector-based algorithms in non-convex obstacles by delaying line-of-sight checks. The ‘best hull’ is a notable method that allows for monotonically increasing path cost estimates even without verifying line-of-sight, utilizing ‘phantom points’ placed on non-convex corners to mimic future turning points. Building upon the methods, the algorithms R2 and R2+ are formulated, which outperform other vector-based algorithms when the optimal path solution is expected to have few turning points. Other novel methods include a novel and versatile multi-dimensional ray tracer for occupancy grids, and a description of the three-dimensional angular sector for future works.

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