基于快速A*算法版本的部分已知地图移动机器人导航
量子物理
2016-05-02 v1
摘要
在完全或部分未知环境中的移动机器人导航仍是一个开放问题。路径规划算法缺乏完备性和/或性能。因此，需要面向完备性（即算法在有限时间内确定给出解或正确报告无解）和性能（即低计算复杂度）的算法，以在真实场景中高效运行。本文借助两个软件应用和Pioneer 2DX机器人，评估了两种A*算法版本用于室内移动机器人导航的效率。我们证明，一种改进版的A*算法（我们称之为快速A*算法，该算法的一个不同版本广泛应用于视频游戏中）可成功用于室内移动机器人导航。我们首先通过源代码实现算法并在模拟器上测试来评估两种A*算法版本，其次通过使用Pioneer 2DX机器人比较快速A*算法的两种操作模式在路径规划效率（即完备性）和性能（即完成路径遍历所需时间）方面的表现。快速A*算法所得结果令人鼓舞，我们认为通过调整算法并采用先进的传感器融合方法（即结合多个机器人传感器的输入）以更好地处理部分已知环境，该结果可进一步改善。
引用
@article{arxiv.1604.08707,
title = {Deterministic remote preparation of an arbitrary qubit state using a partially entangled state and finite classical communication},
author = {Congyi Hua and Yi-Xin Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.08707},
year = {2016}
}
备注
5 pages,2 figures