Questions tagged «rrt»

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非欧几里德配置空间的最近邻居数据结构
我正在尝试实现用于RRT运动计划器的最近邻居结构。为了比线性蛮力最近邻搜索更好,我想实现像kd-tree这样的东西。但是,似乎经典的kd-tree实现假定空间的每个维度都可以分为“左”和“右”。例如,此概念似乎不适用于非欧几里德空间,例如SO(2)。 我正在使用具有完全旋转链接的串行机械臂,这意味着机器人的配置空间的每个维度都是SO(2),因此不是欧几里得。可以修改kd-tree算法来处理这些子空间吗?如果不是,是否还有另一个最近邻居结构可以处理这些非欧几里得子空间,同时仍然易于更新和查询?我还看了FLANN,但是从他们的文档中我还不清楚他们是否可以处理非欧几里德子空间。

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RRT *是否可以保证最小清关成本度量的渐近最优性?
最优的基于采样的运动计划算法(本文描述)已显示出无冲突路径,随着计划时间的增加,这些路径会收敛到最优路径。但是,据我所知,最优性证明和实验都假设路径成本度量是配置空间中的欧几里德距离。可也产生了其他路径质量指标,如整个路径障碍物最大化最小间隙最优性能?RRT *RRT∗RRT∗\text{RRT}^*RRT∗RRT∗\text{RRT}^* 定义最小间隙:为简单起见,我们可以考虑一个点机器人在欧几里得空间中运动。对于无碰撞配置空间中的任何配置,定义一个函数,该函数返回机器人与最近的C障碍物之间的距离。对于路径,最小距离是所有中的最小值。在最佳运动计划中,可能希望最大化与路径上的障碍物的最小距离。这意味着定义一些成本指标,使得d (q )σ min_clear (σ )d (q )q ∈ σ Ç (σ )Ç Ç (σ )= EXP (- min_clear (σ ))qqqd(q)d(q)d(q)σσ\sigmamin_clear(σ)min_clear(σ)\text{min_clear}(\sigma)d(q)d(q)d(q)q∈σq∈σq \in \sigmac(σ)c(σ)c(\sigma)ccc随着最小游隙的减小而增加。一个简单的函数是。c(σ)=exp(−min_clear(σ))c(σ)=exp⁡(−min_clear(σ))c(\sigma) = \exp(-\text{min_clear}(\sigma)) 在介绍的第一篇论文中,对路径成本度量进行了一些假设,以便证明成立;假设之一涉及成本度量的可加性,而上述最小清除率度量不成立。但是,在较新的描述该算法的期刊文章中,没有列出几个先前的假设,并且似乎最小清除成本指标也可以通过该算法进行优化。RRT∗RRT∗\text{RRT}^* 有谁知道的最优性证明是否可以适用于最小清算成本度量标准(也许不是我上面给出的那个,但是另一个具有相同的最小值),或者是否已经进行了实验来是否支持该算法对此类指标的有用性?RRT∗RRT∗\text{RRT}^*

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将四旋翼引向目标
我正在研究四旋翼。我知道它的位置- ,在那里我想去-目标位置b,并从我计算矢量c ^ -将带我去我的目标的单位向量:一个aabbbCcc c = b - a c = normalize(c) 由于四旋翼飞机可以在没有旋转的情况下向任何方向移动,所以我试图做的是 通过机器人偏航角旋转Ccc 将其分为分量X ,ÿx,yx, y 将它们作为侧倾角和俯仰角传递给机器人。 问题在于,如果偏航角为0°±5,则此方法有效,但如果偏航角接近+90或-90,则它将失败并转向错误的方向。我的问题是我在这里缺少明显的东西吗?
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