An efficient tangent based topologically distinctive path finding for grid maps

要約

従来のローカル プランナーは、主に障害物を通過できないために、局所的に最適な軌道に囚われることがよくありました。
トポロジー的に特徴的なパスの数が多いほど、最適な軌道を見つける可能性が高くなります。
相当な数のトポロジー的に特徴的なパスをリアルタイムで生成することが重要です。
したがって、トポロジー的に特徴的な複数のパスを生成する、接線グラフに基づく効率的なパス計画アプローチを提案します。
既存のアルゴリズムとは異なり、私たちの方法では 2 つのパスが同じトポロジに属しているかどうかを区別する必要がありません。
代わりに、接線の局所的に最短の特性に基づいて、トポロジー的に特徴的な複数のパスを生成します。
さらに、グラフ検索中にキューに優先順位の制約を導入し、キュー サイズの指数関数的な拡大を回避します。
私たちの方法の利点を説明するために、広く知られている公開データセット\脚注{https://movingai.com/benchmarks/grids.html}を使用して、さまざまな典型的なアルゴリズムとの比較分析を実行しました。
結果は、平均して、私たちの方法がわずか 100 ミリ秒以内にトポロジ的に特徴的なパスを 320 個生成することを示しています。
この結果は、既存の方法と比較して効率が大幅に向上していることを明確に示しています。
コミュニティ内でのさらなる研究を促進するために、提案したアルゴリズムのソース コードを一般公開しました\脚注{https://joeyao-bit.github.io/posts/2023/09/07/}。
私たちは、このフレームワークが、関連する軌道の最適化や動作計画の取り組みとともに、より効率的なトポロジー的に特徴的な経路計画の開発に大きく貢献すると期待しています。

要約(オリジナル)

Conventional local planners frequently become trapped in a locally optimal trajectory, primarily due to their inability to traverse obstacles. Having a larger number of topologically distinctive paths increases the likelihood of finding the optimal trajectory. It is crucial to generate a substantial number of topologically distinctive paths in real-time. Accordingly, we propose an efficient path planning approach based on tangent graphs to yield multiple topologically distinctive paths. Diverging from existing algorithms, our method eliminates the necessity of distinguishing whether two paths belong to the same topology; instead, it generates multiple topologically distinctive paths based on the locally shortest property of tangents. Additionally, we introduce a priority constraint for the queue during graph search, thereby averting the exponential expansion of queue size. To illustrate the advantages of our method, we conducted a comparative analysis with various typical algorithms using a widely recognized public dataset\footnote{https://movingai.com/benchmarks/grids.html}. The results indicate that, on average, our method generates 320 topologically distinctive paths within a mere 100 milliseconds. This outcome underscores a significant enhancement in efficiency when compared to existing methods. To foster further research within the community, we have made the source code of our proposed algorithm publicly accessible\footnote{https://joeyao-bit.github.io/posts/2023/09/07/}. We anticipate that this framework will significantly contribute to the development of more efficient topologically distinctive path planning, along with related trajectory optimization and motion planning endeavors.

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