通过状态-代价空间中的可行运动学动力学规划实现渐近最优规划
机器人学
2015-05-18 v1
摘要
本文建立了可行运动学动力学规划与最优运动学动力学规划之间的等价关系，即任何最优规划问题都可以转化为一系列可行规划问题，这些问题在状态-代价空间中求解，其解趋近于最优解。该转化产生了一个元算法，在给定任意可行运动学动力学规划器作为子程序的情况下，能够生成渐近最优规划器。该元算法被证明是渐近最优的，并推导了期望运行时间与解次优性之间的公式。由于不使用转向函数或数值边值问题求解器，该方法可直接适用于广泛的最优规划问题。在一组基准问题上，使用EST和RRT算法作为子程序时，该方法展现出优于或可与相关规划器媲美的性能。
引用
@article{arxiv.1505.04098,
title = {Asymptotically Optimal Planning by Feasible Kinodynamic Planning in State-Cost Space},
author = {Kris Hauser and Yilun Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1505.04098},
year = {2015}
}