Vzorkovací techniky plánování pohybu

Abstract

Tato práce se zabývá rodinou algoritmů "Space Filling Forest" navrženou pro plánování pohybu mezi více cíli. Jedním ze záměrů práce je rozšířit tuto rodinu o plánování pro jeden cíl v Euklidovských prostorech, pro Dubinsovo auto i Dubinsův letoun, a pro plánování na polynomiálních trajektoriích. Dalším záměrem je pak navrhnout novou metodu pro plánování pohybu mezi více cíli pro Dubinsova vozidla. Algoritmy Space Filling Forest byly nejprve analyzovány a porovnány s jinými algoritmy pro plánování pohybu. Zároveň byly studovány postupy pro plánování cest mezi více cíli. Následně byly navržené metody implementovány v knihovně "Open Motion Planning Library" i ve vlastní knihovně plánovacích algoritmů. Obě implementace pak byly porovnány s ostatními plánovači. Tyto testy ukázaly, že nově navržené algoritmy plánování pro jeden cíl jsou vhodné v prostředích s úzkými průchody, kde překonaly klasické plánovače, ale nejsou příliš úspěšné ve velkých vícedimenzionálních prostorech. Podobných výsledků dosáhl i navržený plánovač cest mezi více cíli - nalezené cesty byly délkově a časově průměrné, ale umožnil propojení těžce přístupných cílů. Navržené algoritmy tak mohou být zajímavou alternativou k existujícím plánovačům.Space Filling Forests are a family of sampling-based multi-goal motion planning algorithms. The first objective of this work is to extend it for single-goal planning in Euclidean spaces, for Dubins car and Dubins airplane, and for planning with polynomial trajectories. The second challenge is to propose a novel multi-goal path planner for Dubins vehicles. First, existing algorithms for motion planning were analyzed and compared with Space Filling Forest, and approaches for multi-goal path planning were studied. Subsequently, the proposed algorithms were implemented in Open Motion Planning Library and in a custom library of planning algorithms. These implementations were then compared with existing sampling-based algorithms. The benchmarks showed, that the Space Filling Forest algorithms for single-goal planning are suitable for environments with narrow passages, where they outperform classic planners, but they are not so successful in spacious high-dimensional spaces. Similar results were achieved with the new multi-goal algorithm, which found mediocre tours in mediocre times, but was able to link hard-to-connect cities. Space Filling Forests might therefore be an interesting alternative to classic planners.