运动记忆：利用过往经验加速未来运动规划
机器人学
2024-08-12 v2
摘要
当面对新的运动规划问题时，大多数运动规划器从零开始求解，例如通过采样与探索或从直线路径启动优化。然而，大多数运动规划器在其生命周期中必须经历各种各样的规划问题，这些问题尚未被利用以辅助未来规划。本文提出一种简单而高效的方法称为运动记忆（Motion Memory），它允许不同的运动规划器利用过往经验加速未来规划。将现有运动规划器视为黑盒或白盒，我们给出了运动记忆在面对新规划问题时可助减少规划时间的多种方式。我们基于三类规划问题、超过 30,000 个问题描述，使用三种不同运动规划器提供了大量实验结果，表明所提运动记忆技术随着过往规划经验增加，可将规划速度显著提升达 89%。
引用
@article{arxiv.2310.06198,
title = {Motion Memory: Leveraging Past Experiences to Accelerate Future Motion Planning},
author = {Dibyendu Das and Yuanjie Lu and Erion Plaku and Xuesu Xiao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.06198},
year = {2024}
}