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Learning real-time search on c-space GVDs

Frontiers of Computer Science 2017年第6期11卷 1036-1049页

作者： Quanjun YIN Long QIN Yong PENG Wei DUAN College of Information System and Management National University of Defense Technology Changsha 410073 China

In the context of robotics, configuration space （c- space） is widely used for non-circular robots to engage tasks such as path planning, collision check, and motion planning. In many real-time applications, it is important for a robot to give a quick response to the user＇s command. Therefore, a constant bound on planning time per action is severely im- posed. However, existing search algorithms used in c-space gain first move lags which vary with the size of the under- lying problem. Furthermore, applying real-time search algo- rithms on c-space maps often causes the robots being trapped within local minima. In order to solve the above mentioned problems, we extend the learning real-time search （LRTS） algorithm to search on a set of c-space generalized Voronoi diagrams （c-space GVDs）, helping the robots to incremen- tally plan a path, to efficiently avoid local minima, and to ex- ecute fast movement. In our work, an incremental algorithm is firstly proposed to build and represent the c-space maps in Boolean vectors. Then, the method of detecting grid-based GVDs from the c-space maps is further discussed. Based on the c-space GVDs, details of the LRTS and its implemen- tation considerations are studied. The resulting experiments and analysis show that, using LRTS to search on the c-space GVDs can 1） gain smaller and constant first move lags which is independent of the problem size; 2） gain maximal clear- ance from obstacles so that collision checks are much re- duced; 3） avoid local minima and thus prevent the robot from visually unrealistic scratching.

关键词： generalized Voronoi diagrams real-time search,robotics configuration space incremental algorithms

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