一种用于加权着色图中全局最优路径搜索的广义 A* 算法
机器人学
2020-12-25 v1 人工智能
系统与控制
系统与控制
摘要
搜索空间的几何与语义信息对于良好的规划至关重要。我们将这些属性编码在加权着色图中（几何信息以边权表示，语义信息以边和顶点颜色表示），并提出了一种广义 A* 算法，以在包含最少低等级颜色边的路径集合中寻找最短路径。我们针对此处定义的优化概念，证明了该类别有序 A*（COA*）算法的完备性与最优性。COA* 的实用性在一个具有可行、不可行和未知顶点与边的三元图中得到了数值验证，涉及 2D 移动机器人、3D 机械臂以及具有有限感知能力的 5D 机械臂等情形。我们将 COA* 的结果与常规 A* 算法进行比较，后者不论不确定性如何均寻找最短路径，并且我们表明 COA* 在寻找不确定性更小路径方面优于 A* 解。
引用
@article{arxiv.2012.13057,
title = {A Generalized A* Algorithm for Finding Globally Optimal Paths in Weighted Colored Graphs},
author = {Jaein Lim and Panagiotis Tsiotras},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.13057},
year = {2020}
}