基于 neighborhoods 的随机旅行商问题
数据结构与算法
2024-07-10 v1
摘要
我们提出了一个新的路径规划问题，同时考虑感知成本和旅行成本。具体而言，我们考虑找到最短路径，使得所有感兴趣的对象都能成功检测到。为了表示每个对象的可行检测区域，我们提出使用基于熵的观察评分，该评分生成直径受限的区域作为观察邻域。我们将基于检测的轨迹规划问题形式化为带 neighborhoods 的随机旅行商问题，并提出一种中心访问方法，对于不相交区域获得 O(DmaxDmin) 的近似比。对于非不相交区域，我们的方法提供了一种新的三维有限绕行，利用区域的最小曲率属性。最后，我们展示了与基线方法相比，我们的方法在逼真的仿真环境中能够生成高效轨迹。
引用
@article{arxiv.2407.06366,
title = {Stochastic Traveling Salesperson Problem with Neighborhoods for Object Detection},
author = {Cheng Peng and Minghan Wei and Volkan Isler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.06366},
year = {2024}
}
备注
2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation