反例引导归纳优化在移动机器人路径规划中的应用（扩展版）
机器人学
2017-08-15 v1 人工智能
摘要
我们描述并评估了一种基于反例引导归纳优化（CEGIO）技术的、针对移动机器人的新型基于优化的离线路径规划算法。CEGIO迭代地采用由布尔可满足性（SAT）和可满足性模理论（SMT）求解器生成的反例，以引导优化过程并确保全局优化。本文标志着CEGIO首次应用于规划移动机器人路径。具体而言，已成功利用现成的SAT和SMT求解器，将CEGIO应用于获取自主移动机器人的最优二维路径。
引用
@article{arxiv.1708.04028,
title = {Counterexample Guided Inductive Optimization Applied to Mobile Robots Path Planning (Extended Version)},
author = {Rodrigo F. Araújo and Alexandre Ribeiro and Iury V. Bessa and Lucas C. Cordeiro and João E. C. Filho},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.04028},
year = {2017}
}
备注
7 pages, 14rd Latin American Robotics Symposium (LARS'2017)