Dynamic Curvature Constrained Path Planning

要約

効率的な経路計画は、ロボット工学からロジスティクスまで、様々な領域における極めて重要な課題である。本研究では、2次元空間における動的曲率制約付き経路計画アルゴリズム（DCCPPA）の開発と評価を中心に行う。DCCPPAは、曲率制約に対応しながら経路解を最適化し、制約環境をナビゲートするように設計されている。本研究では、アルゴリズム開発にとどまらず、2つの確立された経路計画手法との比較分析を実施する：この研究はアルゴリズム開発にとどまらず、2つの確立された経路計画手法との比較分析も行っている：Rapidly Exploring Random Trees (RRT)とProbabilistic Roadmaps (PRM)。この研究により、2次元空間用に調整された経路計画アルゴリズムとしてのDCCPPAの汎用性が強調され、様々な領域における現実世界の経路計画の課題に対処できる可能性が示された。索引用語 経路計画、PRM、RRT、最適経路、2次元経路計画。

要約(オリジナル)

Effective path planning is a pivotal challenge across various domains, from robotics to logistics and beyond. This research is centred on the development and evaluation of the Dynamic Curvature-Constrained Path Planning Algorithm (DCCPPA) within two dimensional space. DCCPPA is designed to navigate constrained environments, optimising path solutions while accommodating curvature constraints.The study goes beyond algorithm development and conducts a comparative analysis with two established path planning methodologies: Rapidly Exploring Random Trees (RRT) and Probabilistic Roadmaps (PRM). These comparisons provide insights into the performance and adaptability of path planning algorithms across a range of applications.This research underscores the versatility of DCCPPA as a path planning algorithm tailored for 2D space, demonstrating its potential for addressing real-world path planning challenges across various domains. Index Terms Path Planning, PRM, RRT, Optimal Path, 2D Path Planning.

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