A batch informed sampling-based algorithm for fast anytime asymptotically-optimal motion planning in cluttered environments

•Present an anytime asymptotically-optimal motion planning algorithm.•A strategy is proposed that balances the “lazy” and “non-lazy” optimal search.•Analyze the swift convergence and computational complexity for the algorithm.•The proposed algorithm is comprehensively evaluated by rigorous experimen...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Expert systems with applications Ročník 144; s. 113124
Hlavní autoři:	Xu, Jing, Song, Kechen, Dong, Hongwen, Yan, Yunhui
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York Elsevier Ltd 15.04.2020 Elsevier BV
Témata:	Algorithms Anytime algorithm Asymptotic optimality Asymptotic properties Cost analysis Expert systems Graph theory Modules Motion planning Motion stability Optimal path planning Robustness (mathematics) Sampling Searching Motion planning Asymptotic optimality Optimal path planning Anytime algorithm
ISSN:	0957-4174, 1873-6793
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!