SMART: Self-Morphing Adaptive Replanning Tree

要約

この論文では、動的環境での迅速な再計画を容易にする自己モーフィング適応再計画ツリー (SMART) と呼ばれるアルゴリズムを紹介します。
SMART は、現在のパスが近くの動く障害物によって妨げられ、その結果、複数の切り離されたサブツリーが生成される場合に、リスクベースのツリー枝刈りを実行します。
次に、迅速な回復のために、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たツリー修復を実行して、新しいパスを見つけます。
SMART のパフォーマンスは、広範なシミュレーションを通じて 8 つの既存のアルゴリズムと比較評価されます。
1) 動的障害物、2) 静的障害物と動的障害物の両方に関する 2 つのシナリオが考慮されます。
結果は、SMART が再計画時間、成功率、移動時間に大幅な改善をもたらすことを示しています。
最後に、SMART のパフォーマンスは実際の実験室での実験によって検証されます。

要約(オリジナル)

The paper presents an algorithm, called Self-Morphing Adaptive Replanning Tree (SMART), that facilitates fast replanning in dynamic environments. SMART performs risk based tree-pruning if the 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 eight 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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