Rapidly-exploring random tree based memory efficient motion planning

2013

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/icma.2013.6617944
Достоверность данных 85 высокая
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This paper presents a modified version of the RRT* motion planning algorithm, which limits the memory required for storing the tree. We run the RRT* algorithm until the tree has grown to a predefined number of nodes and afterwards we remove a weak node whenever a high performance node is added. A simple two-dimensional navigation problem is used to show the operation of the algorithm. The algorithm was also applied to a high-dimensional redundant robot manipulation problem to show the efficacy. The results show that our algorithm outperforms RRT and comes close to RRT* with respect to the optimality of returned path, while needing much less number of nodes stored in the tree.