面向高维机器人的快速反应式概率运动规划
机器人学
2020-12-04 v1 机器学习
摘要
许多涉及高维类人机器人的实际机器人操作需要对规划扰动做出快速反应，并对碰撞风险提供概率保证，而大多数针对车辆类机器人开发的概率运动规划方法无法直接应用于高维机器人。本文提出概率 Chekov（p-Chekov），一种快速反应式运动规划系统，可为受过程噪声与观测噪声影响的高维机器人提供安全保证。借助机器学习的最新进展以及我们先前将轨迹优化集成到稀疏路线图框架中的确定性运动规划工作，p-Chekov 在复杂环境中无需对障碍物进行凸化处理的高维机器人运动规划任务中，于避碰能力与规划速度方面展现出优越性。本文提供的详尽理论与实证分析表明，p-Chekov 能有效满足实际机器人操作任务中用户指定的碰撞风险机会约束。
引用
@article{arxiv.2012.02118,
title = {Fast-reactive probabilistic motion planning for high-dimensional robots},
author = {Siyu Dai and Andreas Hofmann and Brian C. Williams},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.02118},
year = {2020}
}