BiAIT*: Symmetrical Bidirectional Optimal Path Planning with Adaptive Heuristic

要約

Adaptive Informed Trees (AIT*) は、問題固有のヒューリスティックを使用して不必要な検索を回避するアルゴリズムで、特に衝突チェックが高価な場合にパフォーマンスが大幅に向上します。
ただし、AIT* のヒューリスティック推定は大量の計算リソースを消費し、その非対称双方向探索戦略は双方向手法の可能性を十分に活用できません。
この記事では、BiAIT* と呼ばれる AIT* の拡張機能を提案します。
AIT* とは異なり、BiAIT* はヒューリスティック検索と空間検索の両方に対称双方向検索を使用します。
提案手法により、BiAIT* は AIT* よりも高速に初期解を見つけることができ、衝突発生時に少ない計算量でヒューリスティックを更新できます。
BiAIT* の性能をシミュレーションと実験により評価した結果、BiAIT* は最先端の手法よりも高速に解を見つけることができることがわかりました。
また、BiAIT* と AIT* のパフォーマンスの違いの理由も分析します。
さらに、適応ヒューリスティック手法の可能性を最大限に活用するための 2 つの単純だが効果的な変更について説明します。

要約(オリジナル)

Adaptively Informed Trees (AIT*) is an algorithm that uses the problem-specific heuristic to avoid unnecessary searches, which significantly improves its performance, especially when collision checking is expensive. However, the heuristic estimation in AIT* consumes lots of computational resources, and its asymmetric bidirectional searching strategy cannot fully exploit the potential of the bidirectional method. In this article, we propose an extension of AIT* called BiAIT*. Unlike AIT*, BiAIT* uses symmetrical bidirectional search for both the heuristic and space searching. The proposed method allows BiAIT* to find the initial solution faster than AIT*, and update the heuristic with less computation when a collision occurs. We evaluated the performance of BiAIT* through simulations and experiments, and the results show that BiAIT* can find the solution faster than state-of-the-art methods. We also analyze the reasons for the different performances between BiAIT* and AIT*. Furthermore, we discuss two simple but effective modifications to fully exploit the potential of the adaptively heuristic method.

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