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Joon-Hong Seok (KAIST) Joon-Yong Lee (KAIST) Changmok Oh (KAIST) Ju-Jang Lee (KAIST) Ho Joo Lee (Agency for Defense Development)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2011
발행연도
2011.10
수록면
692 - 697 (6page)

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This paper addresses a planning method to generate well distributed multiple paths in a control space. For this purpose, we employ and combine rapidly-exploring random tree (RRT), evolutionary algorithm (EA) to compose a diverse multi-path planning (DMPP) algorithm. A population is composed of individuals which represent a path-set. Each individual includes a predefined number of feasible path generated by the RRT, one of the sampling-based planners. The proposed method works by building a population with a set of the predefined number of feasible paths by using the RRT, one of the sampling-based planners. As evolving the population with nature selection and genetic operators, more distributed set of the paths can be acquired. The proposed algorithm leads each path element of path-sets to diverge from each other gradually, so that feasible and different paths are well-generated. In order to evaluate the quality and diversity of a path-set, the costmap approach on path elements are also proposed. Experimental results show that the proposed multi-path planning method works well for generating a set of the diverse paths.
#Path diversity #multi path planning #path-set costmap

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. BACKGROUND
3. DIVERSE MULTI-PATH PLANNING ALGORITHM
4. EXPERIMENTAL RESULTS
5. CONCLUSION
6. ACKNOWLEDGMENTS
REFERENCES

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