运动学约束下的路径规划采样策略
机器人学
2014-07-10 v1
摘要
概率路径规划器的一个众所周知的弱点是所谓的“狭窄通道问题”，即必须探索一个采样概率相对较低的区域才能找到解路径。许多策略已被提出以缓解这一问题，其中大多数基于偏置采样分布。当问题中出现运动学约束时，构型空间通常成为一个不可参数化的隐式流形。不幸的是，这使得大多数现有的采样偏置方法失效，因为这些方法依赖于对待探索空间的显式参数化。在本文中，我们提出并评估了三种新策略，用于在存在狭窄通道的运动学约束系统中偏置采样。
引用
@article{arxiv.1407.2544,
title = {Sampling Strategies for Path Planning under Kinematic Constraints},
author = {Josep M. Porta and Léonard Jaillet},
journal= {arXiv preprint arXiv:1407.2544},
year = {2014}
}
备注
15 pages