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首页> 外文期刊>Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics, IEEE Transactions on >Multiresolution Motion Planning for Autonomous Agents via Wavelet-Based Cell Decompositions
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Multiresolution Motion Planning for Autonomous Agents via Wavelet-Based Cell Decompositions

机译：通过基于小波的单元分解为自主代理进行多分辨率运动规划

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We present a path- and motion-planning scheme that is “multiresolution” both in the sense of representing the environment with high accuracy only locally and in the sense of addressing the vehicle kinematic and dynamic constraints only locally. The proposed scheme uses rectangular multiresolution cell decompositions, efficiently generated using the wavelet transform. The wavelet transform is widely used in signal and image processing, with emerging applications in autonomous sensing and perception systems. The proposed motion planner enables the simultaneous use of the wavelet transform in both the perception and in the motion-planning layers of vehicle autonomy, thus potentially reducing online computations. We rigorously prove the completeness of the proposed path-planning scheme, and we provide numerical simulation results to illustrate its efficacy.
机译：我们提出了一种路径和运动计划方案，在仅局部地以高精度表示环境的意义上，以及仅局部地解决车辆运动学和动态约束的意义上，都是“多分辨率”的。提出的方案使用矩形多分辨率单元分解，该分解是使用小波变换有效生成的。小波变换被广泛用于信号和图像处理中，并在自动感应和感知系统中出现了新兴应用。所提出的运动计划器能够在车辆自主性的感知和运动计划层中同时使用小波变换，从而潜在地减少了在线计算。我们严格证明了所提出的路径规划方案的完整性，并提供了数值模拟结果来说明其有效性。

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