샘플링 기법의 보완을 통한 RRT* 기반 온라인 이동 계획의 성능 개선

이희범; 곽휘권; 김준원; 이춘우; 김현진

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이희범 (서울대학교) 곽휘권 (한화탈레스) 김준원 (한화탈레스) 이춘우 (한화탈레스) 김현진 (서울대학교)

저널정보: 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제22권 제3호

발행연도: 2016.3

수록면: 192 - 198 (7page)

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Motion planning problem is still one of the important issues in robotic applications. In many real-time motion planning problems, it is advisable to find a feasible solution quickly and improve the found solution toward the optimal one before the previously-arranged motion plan ends. For such reasons, sampling-based approaches are becoming popular for real-time application. Especially the use of a rapidly exploring random tree* (RRT*) algorithm is attractive in real-time application, because it is possible to approach an optimal solution by iterating itself. This paper presents a modified version of informed RRT* which is an extended version of RRT* to increase the rate of convergence to optimal solution by improving the sampling method of RRT*. In online motion planning, the robot plans a path while simultaneously moving along the planned path. Therefore, the part of the path near the robot is less likely to be sampled extensively. For a better solution in online motion planning, we modified the sampling method of informed RRT* by combining with the sampling method to improve the path nearby robot. With comparison among basic RRT*, informed RRT* and the proposed RRT* in online motion planning, the proposed RRT* showed the best result by representing the closest solution to optimum.

#online motion planning #RRT< #SUP> #*< #/SUP> #RRT< #SUP> #*< #/SUP> # sampling method

참고문헌 (9)

참고문헌 신청

G.-Y. Song and J.-W. Lee, “Path planning for autonomous navigation of a driverless ground vehicle based on waypoints,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 20, no. 2, pp. 211-217, Feb. 2014

L. E. Kavraki, P. Švestka, J.-C. Latombe, and M. H. Overmars, “Probabilistic roadmaps for path planning in high-dimensional configuration spaces,” Robotics and Automation, IEEE Transactions on, vol. 12, no. 4, pp. 566-580, Aug. 1996.

S. M. LaValle, “Rapidly-Exploring Random Trees A New Tool for Path Planning,” 1998.

Y. Kuwata, S. Karaman, J. Teo, E. Frazzoli, J. P. How, and G. Fiore, “Real-time motion planning with applications to autonomous urban driving,” Control Systems Technology, IEEE Transactions on, vol. 17, no. 5, pp. 1105-1118, Sep. 2009.

Karaman, Sertac, and Emilio Frazzoli, “Incremental sam- pling-based algorithms for optimal motion planning,” arXiv preprint arXiv:1005.0416, May 2010.

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