MeshA*: Efficient Path Planing With Motion Primitives

要約

我々は、可能な移動アクションが環境のグリッド表現と位置合わせされたモーションプリミティブの有限セットとして表現される経路計画問題を研究します。
つまり、各プリミティブは、エージェントの運動力学的に実現可能な短い動きに対応し、グリッドの掃引されたセルのシーケンスとして表されます。
通常、ヒューリスティック検索、つまり A* は、パスを見つけるためにこれらのプリミティブ (格子ベースの計画) によって引き起こされる格子上で実行されます。
ただし、分岐要素が大きいため、このような検索は実際には非効率的になる可能性があります。
この目的を達成するために、(バニラ A* のように) グリッド セルを検索し、同時にモーション プリミティブの可能なシーケンスをこれらのセルに当てはめるというアイデアに基づいた新しい手法を提案します。
結果として得られるアルゴリズム MeshA* は、一方では完全性と最適性の保証を維持していることが証明されており、他方では、従来の格子ベースの計画よりも顕著に優れたパフォーマンスを示すことが示されています (実行時間が 1.5 倍減少)。
さらに、MeshA* の検索スペースをさらに縮小する追加の枝刈り手法を提案します。
結果として得られるプランナーは、完全性を維持するために通常の A* と結合され、ソリューションの品質の低下を無視して、検索パフォーマンスをさらに向上させることが示されています。

要約(オリジナル)

We study a path planning problem where the possible move actions are represented as a finite set of motion primitives aligned with the grid representation of the environment. That is, each primitive corresponds to a short kinodynamically-feasible motion of an agent and is represented as a sequence of the swept cells of a grid. Typically heuristic search, i.e. A*, is conducted over the lattice induced by these primitives (lattice-based planning) to find a path. However due to the large branching factor such search may be inefficient in practice. To this end we suggest a novel technique rooted in the idea of searching over the grid cells (as in vanilla A*) simultaneously fitting the possible sequences of the motion primitives into these cells. The resultant algorithm, MeshA*, provably preserves the guarantees on completeness and optimality, on the one hand, and is shown to notably outperform conventional lattice-based planning (x1.5 decrease in the runtime), on the other hand. Moreover, we suggest an additional pruning technique that additionally decreases the search space of MeshA*. The resultant planner is combined with the regular A* to retain completeness and is shown to further increase the search performance at the cost of negligible decrease of the solution quality.

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