FAR Planner: Fast, Attemptable Route Planner using Dynamic Visibility Update

可见性图 能见度 规划师 计算机科学 运动规划 代表(政治) 图形 路径(计算) GSM演进的增强数据速率 在飞行中 人工智能 计算机视觉 机器人 理论计算机科学 地理 数学 正多边形 操作系统 政治 气象学 程序设计语言 法学 政治学 几何学
作者
Fan Yang,Chao Cao,Hongbiao Zhu,Jean Oh,Zhang Ji
出处
期刊:Cornell University - arXiv
标识
DOI:10.48550/arxiv.2110.09460
摘要

The problem of path planning in unknown environments remains a challenging problem - as the environment is gradually observed during the navigation, the underlying planner has to update the environment representation and replan, promptly and constantly, to account for the new observations. In this paper, we present a visibility graph-based planning framework capable of dealing with navigation tasks in both known and unknown environments. The planner employs a polygonal representation of the environment and constructs the representation by extracting edge points around obstacles to form enclosed polygons. With that, the method dynamically updates a global visibility graph using a two-layered data structure, expanding the visibility edges along with the navigation and removing edges that become occluded by newly observed obstacles. When navigating in unknown environments, the method is attemptable in discovering a way to the goal by picking up the environment layout on the fly, updating the visibility graph, and fast re-planning corresponding to the newly observed environment. We evaluate the method in simulated and real-world settings. The method shows the capability to attempt and navigate through unknown environments, reducing the travel time by up to 12-47% from search-based methods: A*, D* Lite, and more than 24-35% than sampling-based methods: RRT*, BIT*, and SPARS.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
董吧啦发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
Hello应助无辜鞋子采纳,获得10
刚刚
1秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
2秒前
唐俊杰完成签到 ,获得积分10
2秒前
科研通AI6.1应助李晓青采纳,获得10
5秒前
6秒前
7秒前
7秒前
8秒前
8秒前
9秒前
我是老大应助Yoona采纳,获得10
9秒前
王富贵完成签到,获得积分10
9秒前
Jasper应助斑马爸爸采纳,获得10
9秒前
Narcissus153发布了新的文献求助10
9秒前
55ynhnss发布了新的文献求助10
11秒前
Hello应助冲冲采纳,获得10
11秒前
大力的鱼发布了新的文献求助10
11秒前
咸鱼发布了新的文献求助10
12秒前
ten发布了新的文献求助10
12秒前
13秒前
zz13670585632发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
Lucas应助fanfan44390采纳,获得10
14秒前
16秒前
霸天虎发布了新的文献求助10
17秒前
17秒前
Narcissus153完成签到,获得积分10
18秒前
20秒前
可乐加冰发布了新的文献求助10
22秒前
栗梨蛋黄酱完成签到,获得积分10
23秒前
研友_85YNe8完成签到,获得积分10
25秒前
26秒前
27秒前
甜甜青雪发布了新的文献求助10
27秒前
ding应助xxl采纳,获得10
27秒前
SciGPT应助猪猪hero采纳,获得10
27秒前
28秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 5000
Aerospace Standards Index - 2026 ASIN2026 3000
Relation between chemical structure and local anesthetic action: tertiary alkylamine derivatives of diphenylhydantoin 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Discrete-Time Signals and Systems 610
Principles of town planning : translating concepts to applications 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6065334
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7897458
关于积分的说明 16321005
捐赠科研通 5207846
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2786109
邀请新用户注册赠送积分活动 1768840
关于科研通互助平台的介绍 1647713