多目标基于路径的 D* Lite
机器人学
2022-02-21 v3 人工智能
摘要
D* Lite 等增量图搜索算法复用先前（可能是部分的）搜索以加速后续路径规划任务。在本文中，我们致力于开发用于路径寻找问题的增量图搜索算法，以同时优化多个目标，如行进风险、到达时间等。这是具有挑战性的，因为在多目标设定下，“Pareto 最优”解的数量可能随图规模呈指数增长。本文提出一种称为多目标基于路径的 D* Lite（MOPBD*）的新型多目标增量搜索算法，其利用基于路径的扩展策略来剪枝被支配解。此外，我们引入 MOPBD* 的次优变体，以在逼近 Pareto 最优前沿的同时提升搜索效率。我们在具有两个和三个目标的多种地图上对 MOPBD* 及其变体的性能进行了数值评估。结果表明，我们的方法比从头搜索更高效，并且比现有的多目标路径规划增量方法快多达一个数量级。
引用
@article{arxiv.2108.00710,
title = {Multi-Objective Path-Based D* Lite},
author = {Zhongqiang Ren and Sivakumar Rathinam and Maxim Likhachev and Howie Choset},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.00710},
year = {2022}
}
备注
8 pages