SMART: Self-Morphing Anytime Replanning Tree

要約

本論文では、動的環境下での随時再プランニングを容易にする、自己増殖型随時再プランニング木（SMART）と呼ばれるアルゴリズムを紹介する。SMARTは、現在の経路が近くの移動障害物によって妨害され、複数の不連続なサブツリーが発生した場合、リスクベースのツリー刈り込みを実行する。そして、高速に回復するために、これらのサブツリーを利用し、サブツリーの交差点にあるホットスポットで情報に基づいてツリー修復を行い、新しい経路を見つけることができます。SMARTの性能は、大規模なシミュレーションを通じて、既存の7つのアルゴリズムと比較評価されています。2つのシナリオが考慮されている：1)動的障害物、2)静的・動的障害物の両方。その結果、SMARTは再計画時間、成功率、移動時間を大幅に改善することができた。最後に、SMARTの性能は、実際の実験室での実験によって検証された。

要約(オリジナル)

The paper presents an algorithm, called Self- Morphing Anytime Replanning Tree (SMART), that facilitates anytime replanning in dynamic environments. SMART performs risk-based tree-pruning if its current path is obstructed by nearby moving obstacle(s), resulting in multiple disjoint subtrees. Then, for speedy recovery, it exploits these subtrees and performs informed tree-repair at hot-spots that lie at the intersection of subtrees to find a new path. The performance of SMART is comparatively evaluated with seven existing algorithms through extensive simulations. Two scenarios are considered with: 1) dynamic obstacles and 2) both static and dynamic obstacles. The results show that SMART yields significant improvements in replanning time, success rate and travel time. Finally, the performance of SMART is validated by a real laboratory experiment.

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