Die Studie präsentiert eine neuartige Methode zur zeitoptimalen Kollisionsvermeidung in komplexen Umgebungen mit vielen Hindernissen. Der Ansatz basiert auf der iterativen Klassifizierung von Hindernissen in "aktive" und "inaktive" Kategorien. Nur die "aktiven" Hindernisse werden bei der Pfadplanung berücksichtigt, was die Komplexität des Optimierungsproblems reduziert und die Berechnung des zeitoptimalen Pfads effizienter macht.
Die Methode wurde anhand von Simulationen mit einem 2D-Punktmassenmodell und einem 3D-Quadrotor-Modell evaluiert. Die Ergebnisse zeigen, dass der vorgeschlagene Ansatz im Vergleich zu herkömmlichen Methoden deutlich bessere Leistung in Bezug auf Rechenzeit, Trajektoriedauer und Erfolgsquote erzielt, insbesondere bei einer hohen Anzahl von Hindernissen.
Der Schlüssel zum Erfolg ist die iterative Identifizierung der "aktiven" Hindernisse, die den Pfad beeinflussen. Durch die Reduzierung der zu berücksichtigenden Hindernisse wird das Optimierungsproblem weniger komplex und lässt sich effizienter lösen. Die Ergebnisse zeigen, dass in vielen Fällen nur ein Bruchteil der Hindernisse als "aktiv" klassifiziert werden muss, um einen kollisionsfreien Pfad zu finden.
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by Mehmetcan Ka... às arxiv.org 03-21-2024
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