HG-RRT*: Human-Guided Optimal Random Trees for Motion Planning
Visualitza/Obre
etfa15-gsr.pdf (4,065Mb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Cita com:
hdl:2117/82397
Tipus de documentComunicació de congrés
Data publicació2015
EditorInstitute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
The paper deals with the problem of designing an RRT*-based planning algorithm that allows the user to guide the tree growth in a simple and transparent way. The key idea of the proposal is to create a planning algorithm, called HG-RRT*, that minimizes an optimization function over the configuration space where a state cost function is established. This state cost is defined as the combination of several potential fields. Each of
these potential fields will attract the solution path or move it away from certain areas. The planning algorithm will try to minimize the path length, the motion effort and the variations of the cost along the path. The paper presents a description of the proposed approach as well as simulation results from a conceptual and an application example, including a thorough comparison with the TRRT planning algorithm.
Descripció
Fumio Harashima Best Paper Award in Emerging Technologies, a la 2015 IEEE 20th Conference on Emerging Technologies & Factory Automation (ETFA 2015)
CitacióGarcía, N., Suarez, R., Rosell, J. HG-RRT*: Human-Guided Optimal Random Trees for Motion Planning. A: IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation. "2015 IEEE 20th Conference on Emerging Technologies & Factory Automation (ETFA 2015): Luxembourg, 8-11 September 2015". Luxembourg: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2015.
GuardóDocument premiat
ISBN978-1-4673-7930-4
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 |
---|---|---|---|---|
etfa15-gsr.pdf | 4,065Mb | Accés restringit |