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【IROS 2022】旅行时间减少47%!FAR Planner:使用动态可见性更新的快速、可尝试的路径规划
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论文链接:https://frc.ri.cmu.edu/~zhangji/publications/IROS_2022.pdf 代码链接:https://github.com/MichaelFYang/far_planner 视频链接:https://www.youtube.com/watch?v=vmiwYthJSV8&ab_channel=JiZhang 未知环境中的路径规划仍然是一个具有挑战性的问题,因为在导航过程中逐渐观察环境,底层规划器必须及时更新环境表示并重新规划,以考虑新的观察结果。在本文中,我们提出了一个基于可见图的规划框架,能够处理已知和未知环境中的导航任务。规划器采用环境的多边形表示,并通过提取障碍物周围的边缘点以形成封闭的多边形来构建表示。这样,该方法使用两层数据结构动态更新全局可见性图,随着导航扩展可见性边缘,并移除被新观察到的障碍物遮挡的边缘。在未知环境中导航时,该方法可尝试通过动态拾取环境布局、更新可见性图以及与新观察到的环境相对应的快速重新规划来发现通往目标的途径。我们在模拟和现实世界环境中评估该方法。该方法显示了在未知环境中尝试和导航的能力,与基于搜索的方法:A、D Lite 相比,旅行时间减少了 12-47%,与基于采样的方法:,旅行时间减少了 24-35% 以上、RRT* 、BIT* 和 SPARS。
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