Approximating Robot Configuration Spaces with few Convex Sets using Clique Covers of Visibility Graphs

要約

ロボット構成空間が単純なセットの集合として記述される場合、ロボット工学における多くの計算は劇的に高速化できます。
たとえば、最近開発されたモーション プランナーは、自由空間の凸分解に依存し、高速凸最適化を使用して衝突のない軌道を設計します。
この研究では、複雑な構成空間を少数のポリトープでほぼカバーする効率的な方法を紹介します。
このアプローチでは、サンプリングを使用して可視性グラフを構築し、このグラフのクリーク カバーを生成して、相互の視線を持つサンプルのクラスターを見つけます。
これらのクラスターは、次に、大きな完全次元のポリトープに膨張されます。
さまざまなロボット システムでこの手法を評価し、以前の手法と比較して、より少ないポリトープで自由配置空間のより大きな部分を一貫してカバーできることを示します。

要約(オリジナル)

Many computations in robotics can be dramatically accelerated if the robot configuration space is described as a collection of simple sets. For example, recently developed motion planners rely on a convex decomposition of the free space to design collision-free trajectories using fast convex optimization. In this work, we present an efficient method for approximately covering complex configuration spaces with a small number of polytopes. The approach constructs a visibility graph using sampling and generates a clique cover of this graph to find clusters of samples that have mutual line of sight. These clusters are then inflated into large, full-dimensional, polytopes. We evaluate our method on a variety of robotic systems and show that it consistently covers larger portions of free configuration space, with fewer polytopes, and in a fraction of the time compared to previous methods.

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