Plánovač pro klasické plánování postavený na RRT

Abstract

Problémy klasického plánování se obvykle řeší pomocí algoritmů dopředného prohledávání (forward search) s heuristikou. Přestože obvykle dosahují požadovaných výsledků, v některých případech může problém obsahovat velké oblasti, kde všechny stavy mají stejnou hodnotu heuristiky a je složité zvolit nejlepší směr. Když nastane podobná situace u plánování pohybu robotů, mohou být takové problémy řešeny algoritmy, které používají randomizaci. Mohlo by být vhodné vidět jejich potenciál v klasickém plánování. Tato práce se zabývá adaptováním, implementací a testováním algoritmu Rapidly-exploring Random Trees (RRT), který byl navržen pro plánování ve spojitém prostoru, pro klasické prohledávání v diskrétním prostoru.

Problems of classical planning are usually solved by using the algorithms of forward search with heuristic. Although the search is usually able to achieve the desired results, in some cases the problem can have large plateaus where all states have the same heuristic value and it is difficult to choose the best direction. In case a similar problem occurs in motion planning, such problems can be resolved by algorithms using randomization. It could be benefitial to see their potential in classical planning. This thesis deals with adapting, implementing and testing the Rapidly-exploring Random Trees (RRT) algorithm, which was designed for motion planning in continuous space, to classical planning.