Asymptotically-Optimal Multi-Query Path Planning for Moving A Convex Polygon in 2D

要約

従来の最短パス ロードマップは、可視性の低いグラフとも呼ばれ、2 次元環境で最適なパスを迅速に計算するためのマルチクエリ方法を提供します。
ミンコフスキー和計算と組み合わせると、最短パス ロードマップで 2D の翻訳ロボットの最適なパスを計算できます。
この研究では、凸型ホロノミック ロボットのさまざまな方向で一連の視認性の低下したグラフを積み重ねるという直感的なアイデアを検討し、2D 平行移動と回転を同時に実行できる最適に近いパスの高速計算をサポートします。
結果として得られるアルゴリズムである回転スタック可視グラフ (RVG) は、完全な解像度で漸近的に最適であることが示されています。
RVG は、計算時間とソリューションの最適性の両方の面で、BIT* や AIT* を含む SOTA シングルクエリ サンプリング ベースの手法を上回ります。

要約(オリジナル)

The classical shortest-path roadmaps, also known as reduced visibility graphs, provide a multi-query method for quickly computing optimal paths in two-dimensional environments. Combined with Minkowski sum computations, shortest-path roadmaps can compute optimal paths for a translating robot in 2D. In this study, we explore the intuitive idea of stacking up a set of reduced visibility graphs at different orientations for a convex-shaped holonomic robot, to support the fast computation of near-optimal paths allowing simultaneous 2D translation and rotation. The resulting algorithm, rotation-stacked visibility graph (RVG), is shown to be resolution-complete and asymptotically optimal. RVG out-performs SOTA single-query sampling-based methods including BIT* and AIT* on both computation time and solution optimality fronts.

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