HAS-RRT: RRT-based Motion Planning using Topological Guidance

要約

階層的なRRTベースのモーションプランニング戦略、階層的な注釈型骨格ガイド付きRRT（HAS-RRT）を提示し、ワークスペーススケルトンに導かれ、モーション計画の問題を解決します。
HAS-RRTは、最大91％のランタイム削減を提供し、競合他社よりも少なくとも30％小さいツリーを構築し、競争力のあるコストのパスを見つけます。
これは、私たちの戦略が、ロボットの有効なモーションプランを効率的に見つけるために、ワークスペースのガイダンスによって示されるパスを優先しているためです。
既存の方法は、ワークスペースのガイダンスに大きく依存しているか、狭い通路を見つけるのが困難です。
Workspace Skeletonが提供する仮定を利用することにより、Has-RRTはより小さなツリーを構築し、競合他社よりも速くパスを見つけることができます。
さらに、HAS-RRTが提供されるワークスペースガイダンスの品質に堅牢であり、ワークスペースのスケルトンが追加の洞察を提供しない最悪のシナリオでは、私たちの方法は照明のない方法と同等に機能することを示しています。

要約(オリジナル)

We present a hierarchical RRT-based motion planning strategy, Hierarchical Annotated-Skeleton Guided RRT (HAS-RRT), guided by a workspace skeleton, to solve motion planning problems. HAS-RRT provides up to a 91% runtime reduction and builds a tree at least 30% smaller than competitors while still finding competitive-cost paths. This is because our strategy prioritizes paths indicated by the workspace guidance to efficiently find a valid motion plan for the robot. Existing methods either rely too heavily on workspace guidance or have difficulty finding narrow passages. By taking advantage of the assumptions that the workspace skeleton provides, HAS-RRT is able to build a smaller tree and find a path faster than its competitors. Additionally, we show that HAS-RRT is robust to the quality of workspace guidance provided and that, in a worst-case scenario where the workspace skeleton provides no additional insight, our method performs comparably to an unguided method.

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