We present our work on a fast route planner based on visibility graph. The method extracts edge points around obstacles in the environment to form polygons, with which, the method dynamically updates a global visibility graph, expanding the visibility graph along with the navigation and removing edges that become occluded by dynamic obstacles. When guiding a vehicle to the goal, the method can deal with both known and unknown environments. In the latter case, the method is attemptable in discovering a way to the goal by picking up the environment layout on the fly. We evaluate the method using both ground and aerial vehicles, in simulated and real-world settings. In highly convoluted unknown or partially known environments, our method is able to reduce travel time by 13-27% compared to RRT*, RRT-Connect, A*, and D* Lite, and finds a path within 3ms in all of our experiments.


翻译:我们根据可见度图形展示了我们关于快速路线规划仪的工作。 该方法提取环境障碍周围的边缘点,以形成多边形。 与之相比, 该方法能动态地更新一个全球可见度图形, 将可见度图形与动态障碍所覆盖的边缘一起扩大。 当引导一个飞行器走向目标时, 该方法可以同时处理已知和未知的环境。 在后一种情况下, 该方法可以尝试通过采集飞行上的环境布局来发现实现目标的途径。 我们用模拟和现实世界环境中的地面和航空飞行器来评估该方法。 在高度复杂、未知或部分已知的环境中, 我们的方法能够将旅行时间减少13-27%, 与RRT*、 RRT- Connect、 A* 和 D* 利特相比, 并在我们所有实验中发现一条3米以内的路径。

1
下载
关闭预览

相关内容

FAST:Conference on File and Storage Technologies。 Explanation:文件和存储技术会议。 Publisher:USENIX。 SIT:http://dblp.uni-trier.de/db/conf/fast/
【UAI2021教程】贝叶斯最优学习,65页ppt
专知会员服务
64+阅读 · 2021年8月7日
最新《自监督表示学习》报告,70页ppt
专知会员服务
85+阅读 · 2020年12月22日
一份简单《图神经网络》教程,28页ppt
专知会员服务
123+阅读 · 2020年8月2日
知识图谱推理,50页ppt,Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
108+阅读 · 2020年6月10日
【2020新书】Kafka实战:Kafka in Action,209页pdf
专知会员服务
67+阅读 · 2020年3月9日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
已删除
将门创投
8+阅读 · 2019年8月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
4+阅读 · 2021年4月13日
VIP会员
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
已删除
将门创投
8+阅读 · 2019年8月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员