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首页> 外文期刊>The International journal of robotics research >LQG-MP: Optimized path planning for robots with motion uncertainty and imperfect state information
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LQG-MP: Optimized path planning for robots with motion uncertainty and imperfect state information

机译：LQG-MP：针对运动不确定和状态信息不完善的机器人的优化路径规划

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In this paper we present LQG-MP (linear-quadratic Gaussian motion planning), a new approach to robot motion planning that takes into account the sensors and the controller that will be used during the execution of the robot's path. LQG-MP is based on the linear-quadratic controller with Gaussian models of uncertainty, and explicitly characterizes in advance (i.e. before execution) the a priori probability distributions of the state of the robot along its path. These distributions can be used to assess the quality of the path, for instance by computing the probability of avoiding collisions. Many methods can be used to generate the required ensemble of candidate paths from which the best path is selected; in this paper we report results using rapidly exploring random trees (RRT). We study the performance of LQG-MP with simulation experiments in three scenarios: (A) a kinodynamic car-like robot, (B) multi-robot planning with differential-drive robots, and (C) a 6-DOF serial manipulator. We also present a method that applies Kalman smoothing to make paths Ck-continuous and apply LQG-MP to precomputed roadmaps using a variant of Dijkstra s algorithm to efficiently find high-quality paths.
机译：在本文中，我们介绍了LQG-MP（线性二次高斯运动计划），这是一种新的机器人运动计划方法，其中考虑了在执行机器人路径时将使用的传感器和控制器。 LQG-MP基于具有不确定性高斯模型的线性二次控制器，并预先（即在执行之前）明确描述机器人沿其路径状态的先验概率分布。这些分布可用于评估路径质量，例如通过计算避免碰撞的概率。可以使用许多方法来生成所需的候选路径集合，从中选择最佳路径。在本文中，我们使用快速探索随机树（RRT）报告结果。我们在以下三种情况下通过仿真实验研究了LQG-MP的性能：（A）像汽车一样的动力学机器人，（B）差动驱动机器人的多机器人计划，以及（C）6自由度串行操纵器。我们还提出了一种方法，该方法使用Dijkstra s算法的变体来应用卡尔曼平滑以使路径Ck连续，并将LQG-MP应用于预先计算的路线图，从而有效地找到高质量的路径。

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