AMRA*：任意时刻多分辨率多启发式 A*
机器人学
2023-03-24 v2 人工智能
摘要
基于启发式搜索的运动规划算法通常对搜索空间进行离散化以求解最短路径问题。其性能与这种离散化密切相关。精细离散化能更好地近似连续搜索空间，但使求解搜索的计算代价更高。较粗分辨率可能使算法快速找到解，但牺牲了解的质量。对于大状态空间，跨多种分辨率搜索解可能是有益的，尽管定义离散化具有挑战性。近期提出的多分辨率 A* (MRA*) 算法在多种分辨率上搜索。它在粗分辨率下遍历大面积无障碍空间并逃离局部极小，也能在较细分辨率下导航所谓的狭窄通道。本工作中，我们开发了 AMRA*，即 MRA* 的任意时刻版本。AMRA* 尽可能利用粗分辨率快速找到解，然后依赖细分辨率精炼解以发现粗分辨率下可能不存在的更优路径。除任意时刻特性外，AMRA* 还能利用多种启发式之间的信息共享。我们证明 AMRA* 相对于最细分辨率是完备且最优的（时间极限内）。我们在 2D 网格导航与 4D 运动动力学规划问题上展示了其性能。
引用
@article{arxiv.2110.05328,
title = {AMRA*: Anytime Multi-Resolution Multi-Heuristic A*},
author = {Dhruv Mauria Saxena and Tushar Kusnur and Maxim Likhachev},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.05328},
year = {2023}
}
备注
Published at IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2022. Code available at https://github.com/dhruvms/amra