Randomized Kinodynamic Planning

运动规划 状态空间 配置空间 弹道 机器人 控制理论(社会学) 任意角度路径规划 计算机科学 数学优化 数学 人工智能 控制(管理) 天文 量子力学 统计 物理
作者
Steven M. LaValle,James Kuffner
出处
期刊:The International Journal of Robotics Research [SAGE Publishing]
卷期号:20 (5): 378-400 被引量:3076
标识
DOI:10.1177/02783640122067453
摘要

This paper presents the first randomized approach to kinodynamic planning (also known as trajectory planning or trajectory design). The task is to determine control inputs to drive a robot from an ini ial configuration and velocity to a goal configuration and velocity while obeying physically based dynamical models and avoiding obstacles in the robot’s environment. The authors consider generic systems that express the nonlinear dynamics of a robot in terms of the robot’s high-dimensional configuration space. Kinodynamic planning is treated as a motion-planning problem in a higher dimensional state space that has both first-order differential constraints and obstacle-based global constraints. The state space serves the same role as the configuration space for basic path planning; however, standard randomized path-planning techniques do not directly apply to planning trajectories in the state space. The authors have developed a randomized planning approach that is particularly tailored to trajectory planning problems in high-dimensional state spaces. The basis for this approach is the construction of rapidly exploring random trees, which offer benefits that are similar to those obtained by successful randomized holonomic planning methods but apply to a much broader class of problems. Theoretical analysis of the algorithm is given. Experimental results are presented for an implementation that computes trajectories for hovercrafts and satellites in cluttered environments, resulting in state spaces of up to 12 dimensions.
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