基于莱维飞行的概率路线图规划器窄通道采样方法
机器人学
2021-07-05 v1
摘要
基于采样的概率路线图规划器（PRM）已在高自由度机器人运动规划中取得成功，但在具有关键窄通道的场景下可能无法捕捉构型空间的连通性。本文提出一种基于莱维飞行（Levy Flights）的新技术在构型空间窄区域生成关键样本，其与PRM结合可提升规划器的完备性。相比纯随机游走方法，该技术在极小额外计算代价下显著提升样本质量，且在碰撞调用次数、计算开销与样本质量方面仍优于最先进的随机桥接构建方法。该方法对窄通道结构相关参数变化具有鲁棒性，从而具备额外通用性。文中给出若干2D与3D运动规划仿真以展示方法有效性。
引用
@article{arxiv.2107.00817,
title = {A Levy Flight based Narrow Passage Sampling Method for Probabilistic Roadmap Planners},
author = {Shubham Shukla and Lokesh Kumar and Titas Bera and Ranjan Dasgupta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.00817},
year = {2021}
}