Importance Sampling based on Adaptive Principal Component Analysis
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/12782
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2011
EditorIEEE
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
Sampling-based approaches are currently the most efficient ones to solve path planning problems, being their performance dependant on the ability to generate samples in
those areas of the configuration space relevant to the problem.
This paper introduces a novel importance sampling method that uses Principal Component Analysis to focalize the region
where to sample in order to increase the probability of finding collision-free configurations. The proposal is illustrated with a 2D configuration space with a narrow passage and compared to the uniform random sampling method.
CitacióRosell, J. [et al.]. Importance Sampling based on Adaptive Principal Component Analysis. A: IEEE International Symposium on Assembly and Manufacturing. "2011 IEEE International Symposium on Assembly and Manufacturing". Tampere: IEEE, 2011.
ISBN978-1-61284-341-4
Col·leccions
- Departament d'Enginyeria de Sistemes, Automàtica i Informàtica Industrial - Ponències/Comunicacions de congressos [1.500]
- IOC - Institut d'Organització i Control de Sistemes Industrials - Ponències/Comunicacions de congressos [147]
- SIR - Service and Industrial Robotics - Ponències/Comunicacions de congressos [118]
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
isam11rcsp.pdf | 278,1Kb | Visualitza/Obre |