基于网格的角度约束路径规划
人工智能
2015-08-26 v2
摘要
方形网格通常用作机器人和游戏开发中的空间模型，并且AI界熟知的启发式搜索算法（如A*、JPS、Theta*等）被广泛用于网格上的路径规划。大量研究集中于寻找（几何意义上的）最短路径，而在许多应用中，寻找平滑路径（而非最短但包含急转弯的路径）更可取。本文研究生成平滑路径的问题，并聚焦于角度约束路径规划。我们形式化地提出了角度约束路径规划问题，并给出了专门解决该问题的新算法——LIAN。我们从理论和经验两方面检验LIAN。我们表明它是可靠且完备的（在某些限制下）。我们还表明在城市场景外导航中解决大量路径规划任务时，LIAN优于同类算法。
引用
@article{arxiv.1506.01864,
title = {Grid-based angle-constrained path planning},
author = {Konstantin Yakovlev and Egor Baskin and Ivan Hramoin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1506.01864},
year = {2015}
}
备注
13 pages (12 pages: main text, 1 page: references), 7 figures, 20 references, submitted 2015-June-22 to "The 38 German Conference on Artificial Intelligence" (KI-2015)