Hierarchical Annotated Skeleton-Guided Tree-based Motion Planning

要約

ロボット工学と計算生物学における動作計画の問題を解決するために、ワークスペース スケルトンによってガイドされる階層ツリーベースの動作計画戦略、HAS-RRT を紹介します。
この戦略は、ワークスペースの接続性とワークスペース内の利用可能なパスのランキングに関する情報に基づいて、ワークスペース ガイダンスによって示されたパスに優先順位を付けて、移動オブジェクトの有効な動作プランを効率的に見つけます。
最適ではないガイダンスの場合、戦略は、計画空間の局所的な探索に階層的に戻ることによって、ガイダンスへの依存度を調整します。
他のツリーベースの計画戦略と比較した広範な比較分析を提供し、HAS-RRT が確実かつ効率的に低コストのパスを見つけることを実証します。
異なる環境間で一貫性のないパフォーマンスが発生したり、特定のパラメーターに依存したりする傾向がある方法とは対照的に、HAS-RRT はワークスペースの変動に対して堅牢です。

要約(オリジナル)

We present a hierarchical tree-based motion planning strategy, HAS-RRT, guided by the workspace skeleton to solve motion planning problems in robotics and computational biology. Relying on the information about the connectivity of the workspace and the ranking of available paths in the workspace, the strategy prioritizes paths indicated by the workspace guidance to find a valid motion plan for the moving object efficiently. In instances of suboptimal guidance, the strategy adapts its reliance on the guidance by hierarchically reverting to local exploration of the planning space. We offer an extensive comparative analysis against other tree-based planning strategies and demonstrate that HAS-RRT reliably and efficiently finds low-cost paths. In contrast to methods prone to inconsistent performance across different environments or reliance on specific parameters, HAS-RRT is robust to workspace variability.

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