Plánování cest s rozdílnou třídou homotopie v prostředí s překážkami
Path Planning with Different Homotopy Classes in Environment with Obstacles
Typ dokumentu
diplomová prácemaster thesis
Autor
Matej Novosad
Vedoucí práce
Pěnička Robert
Oponent práce
Kulich Miroslav
Studijní program
Kybernetika a robotikaInstituce přidělující hodnost
katedra kybernetikyPráva
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Zobrazit celý záznamAbstrakt
Tato práce představuje novou metodu nazvanou Clustering Topological PRM (CTopPRM), která umožňuje najít více homotopicky odlišných cest ve 3D prostředích s překážkami. Nalezení více takových cest, které na příklad obcházejí překážku z opačných stran, má mnoho využití. Například u optimalizačních metod na plánování trajektorií, kde nalezené trajektorie jsou omezeny pouze na homotopickou třídu původní cesty. Homotopicky odlišné cesty mohou být také využity jako naváděcí cesty pro vysoce dimenzionalní plánování pohybu a zlepšit tak účinnost plánování v prostředích s úzkými průchody. Metody pro nalezení homotopicky odlišných cest často používají grafovou reprezentaci prostředí, tzv. roadmap. Složitá prostředí s úzkými průchody vyžadují hustě vzorkovanou roadmapu, na to aby zachytila propojitelnost prostředí. Prohledávání tak husté roadmapy pro více cest je však výpočetně náročné. Navrhovaná metoda CTopPRM vytváří redukovaný graf shlukováním husté roadmapy. Tato redukovaná roadmapa umožňuje rychlou identifikaci vysokého počtu homotopicky odlišných cest. Porovnání s existujícími metodami ukazuje, že CTopPRM zvyšuje pravděpodobnost nalezení všech cest o téměř 20 % v testovaných prostředích při zachování stejného času výpočtu. This thesis proposes a new method called Clustering Topological PRM (CTopPRM) for finding multiple homotopically distinct paths in 3D cluttered environments. Finding such distinct paths, e.g. going around an obstacle from a different side, is useful in many applications. Among others, using multiple distinct paths is necessary for optimization-based trajectory planners where found trajectories are restricted to only a single homotopy class of a given path. Distinct paths can also be used to guide sampling-based motion planning and thus increase the effectiveness of planning in environments with narrow passages. Graph-based representation called roadmap is a common representation for path planning and also for finding multiple distinct paths. However, challenging environments with multiple narrow passages require a densely sampled roadmap to capture the connectivity of the environment. Searching such a dense roadmap for multiple paths is computationally too expensive. Therefore, the majority of existing methods construct only a sparse roadmap which, however, struggles to find all distinct paths in challenging environments. To this end, we propose the CTopPRM which creates a sparse graph by clustering an initially sampled dense roadmap. Such a reduced roadmap allows fast identification of homotopically distinct paths captured in the dense roadmap. Comparison with the existing methods shows, that the CTopPRM improves the probability of finding all distinct paths by almost 20% in tested environments, during same run-time.
Kolekce
- Diplomové práce - 13133 [474]