robotic motion planning sample based motion planning
play

RoboticMotionPlanning: SampleBasedMotionPlanning - PowerPoint PPT Presentation

RoboticMotionPlanning: SampleBasedMotionPlanning RoboticsInstitute16735 http://voronoi.sbp.ri.cmu.edu/~motion HowieChoset http://voronoi.sbp.ri.cmu.edu/~choset


  1. Robotic�Motion�Planning: Sample�Based�Motion�Planning Robotics�Institute�16�735 http://voronoi.sbp.ri.cmu.edu/~motion Howie�Choset http://voronoi.sbp.ri.cmu.edu/~choset RI�16�735,��Howie�Choset�with�slides�from�Nancy�Amato,�Sujay Bhattacharjee,�G.D.�Hager,�S.�LaValle,�and�a�lot�from�James�Kuffner

  2. Rapidly�Exploring�Random�Trees�(RRTs) [Kuffner,�Lavalle] �����'����%������������������� �����'����%������������������� The�Basic�RRT ������������������� ������������������� single�tree bidirectional �����������%������� �����������%������� multiple�trees�(forests) ����������������������� ����������������������� �����������%����������������� �����������%����������������� RRTs with�Differential�Constraints nonholonomic kinodynamic systems �����������J�K��������������K����� �����������J�K��������������K����� closed�chains ��������������������������%��� ��������������������������%��� -���������������� -���������������� L���������L������� L���������L������� L���������������������������2�� L���������������������������2�� RI�16�735,��Howie�Choset�with�slides�from�Nancy�Amato,�Sujay Bhattacharjee,�G.D.�Hager,�S.�LaValle,�and�a�lot�from�James�Kuffner

  3. High�Dimensional�Planning�as�of�1999 TENSION ������������� ���� !�"�� ���������#����� Greedy,�can�take� /����0����&�!������ (1)+����2��&� a�long�time�but�� 3����&�������2��&�/������� ()4+� ���&�!������&����5��� ()6+�� good�when�you� 7����8�&�9����&�������())+ can�dive�into�the� solution ��������������� ���� !�"�� :�� Spreads�out�like� $�%����&��%�����&�!������&� uniformity�but� '%������ ()*+������&����(),+��� need�lots�of� ������&�!�������&�-�����. ())+��� /���&�'%������&�%������ ������� sample�to�cover� ())+�� space RI�16�735,��Howie�Choset�with�slides�from�Nancy�Amato,�Sujay Bhattacharjee,�G.D.�Hager,�S.�LaValle,�and�a�lot�from�James�Kuffner

  4. Rapidly�Exploring�Random�Tree RI�16�735,��Howie�Choset�with�slides�from�Nancy�Amato,�Sujay Bhattacharjee,�G.D.�Hager,�S.�LaValle,�and�a�lot�from�James�Kuffner

  5. Path�Planning�with�RRTs (Rapidly�Exploring�Random�Trees) /MK!NO::3�< � ���� =��H �+����,� ���� - +� ���� & >��;����$���� � ���� >�:�-N'�OL'-#K@<=+���� ��3�-N< �.�� ���� = F � ��� ��3�-N< �.�� ���� = D�$�������J�!�7���� !�7���� &�KL:� &�KL:�( (CCB CCB D�$�������J� � ���� � ���� � ���� RI�16�735,��Howie�Choset�with�slides�from�Nancy�Amato,�Sujay Bhattacharjee,�G.D.�Hager,�S.�LaValle,�and�a�lot�from�James�Kuffner

  6. Path�Planning�with�RRTs (Some�Details) STEP_LENGTH:�How�far�to�sample /MK!NO::3�< � ���� =��H 1. Sample�just�at�end�point �+����,� ���� - +� 2. Sample�all�along 3. Small�Step ���� & >��;����$���� � ���� >�:�-N'�OL'-#K@<=+���� Extend�returns 1. Trapped,�cant�make�it ��3�-N< �.�� ���� = 2. Extended,�steps�toward�node F 3. Reached,�connects�to�node STEP_SIZE � ��� ��3�-N< �.�� ���� = 1. Not�STEP_LENGTH 2. Small�steps�along�way 3. Binary�search � ���� � ���� � ���� RI�16�735,��Howie�Choset�with�slides�from�Nancy�Amato,�Sujay Bhattacharjee,�G.D.�Hager,�S.�LaValle,�and�a�lot�from�James�Kuffner

  7. RRT�vs.�Exhaustive�Search • Discrete A*�may�try�all�edges Probabilistically�subsample all�edges • Continuous Continuum�of�choices Probabilistically�subsample all�edges RI�16�735,��Howie�Choset�with�slides�from�Nancy�Amato,�Sujay Bhattacharjee,�G.D.�Hager,�S.�LaValle,�and�a�lot�from�James�Kuffner

  8. Naïve�Random�Tree Start�with��middle Sample�near�this� node Then�pick�a�node�at� random�in�tree Sample�near�it End�up�Staying��in� middle RI�16�735,��Howie�Choset�with�slides�from�Nancy�Amato,�Sujay Bhattacharjee,�G.D.�Hager,�S.�LaValle,�and�a�lot�from�James�Kuffner

  9. RRTs�and� Bias�toward�large�Voronoi�regions ����"II���������������I���I������������ RI�16�735,��Howie�Choset�with�slides�from�Nancy�Amato,�Sujay Bhattacharjee,�G.D.�Hager,�S.�LaValle,�and�a�lot�from�James�Kuffner

  10. Biases • Bias�toward�larger�spaces • Bias�toward�goal – When�generating�a�random�sample,�with�some�probability�pick�the� goal�instead�of�a�random�node�when�expanding – This�introduces�another�parameter – James’ experience�is�that�5�10%�is�the�right�choice – If�you�do�this�100%,�then�this�is�a�RPP RI�16�735,��Howie�Choset�with�slides�from�Nancy�Amato,�Sujay Bhattacharjee,�G.D.�Hager,�S.�LaValle,�and�a�lot�from�James�Kuffner

  11. RRT�vs.�RPP Greedy� gets�you� stuck�here RRT’s will�pull�away�and�better� approximate�cost�to�go goal RI�16�735,��Howie�Choset�with�slides�from�Nancy�Amato,�Sujay Bhattacharjee,�G.D.�Hager,�S.�LaValle,�and�a�lot�from�James�Kuffner

  12. Grow�two�RRTs towards�each�other � ��� � ������ D�$������&�!�7���� !�7���� KL:�� KL:��P PCCB CCB D�$������&� � �%�� � ���� � ���� RI�16�735,��Howie�Choset�with�slides�from�Nancy�Amato,�Sujay Bhattacharjee,�G.D.�Hager,�S.�LaValle,�and�a�lot�from�James�Kuffner

  13. ���������::3�L������������������� � �%�� � ���� RI�16�735,��Howie�Choset�with�slides�from�Nancy�Amato,�Sujay Bhattacharjee,�G.D.�Hager,�S.�LaValle,�and�a�lot�from�James�Kuffner

  14. ;=�'�����������5��������������������� � �%�� � ���� RI�16�735,��Howie�Choset�with�slides�from�Nancy�Amato,�Sujay Bhattacharjee,�G.D.�Hager,�S.�LaValle,�and�a�lot�from�James�Kuffner

  15. 4=�-�5����������������������������������� � ������ � �%�� � ���� RI�16�735,��Howie�Choset�with�slides�from�Nancy�Amato,�Sujay Bhattacharjee,�G.D.�Hager,�S.�LaValle,�and�a�lot�from�James�Kuffner

  16. Q=�L��������������R�������S ��������� � ������ � �%�� � ���� � ���� RI�16�735,��Howie�Choset�with�slides�from�Nancy�Amato,�Sujay Bhattacharjee,�G.D.�Hager,�S.�LaValle,�and�a�lot�from�James�Kuffner

  17. E=�3������������5���������������������� � ��� � ������ � �%�� � ���� � ���� RI�16�735,��Howie�Choset�with�slides�from�Nancy�Amato,�Sujay Bhattacharjee,�G.D.�Hager,�S.�LaValle,�and�a�lot�from�James�Kuffner

Download Presentation
Download Policy: The content available on the website is offered to you 'AS IS' for your personal information and use only. It cannot be commercialized, licensed, or distributed on other websites without prior consent from the author. To download a presentation, simply click this link. If you encounter any difficulties during the download process, it's possible that the publisher has removed the file from their server.

Recommend


More recommend