SCOPUS
KCI등재
샘플링 기법의 보완을 통한 RRT<SUP>*</SUP> 기반 온라인 이동 계획의 성능 개선
저자
이희범(Hee Beom Lee) ; 곽휘권(HwyKuen Kwak) ; 김준원(JoonWon Kim) ; 이춘우(ChoonWoo Lee) ; 김현진(H.Jin Kim) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
제어·로봇·시스템학회 논문지(Journal of institute of control robotics and systems)
권호사항
발행연도
2016
작성언어
Korean
주제어
등재정보
SCOPUS,KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
192-198(7쪽)
제공처
소장기관
Motion planning problem is still one of the important issues in robotic applications. In many real-time motion planning problems, it is advisable to find a feasible solution quickly and improve the found solution toward the optimal one before the previously-arranged motion plan ends. For such reasons, sampling-based approaches are becoming popular for real-time application. Especially the use of a rapidly exploring random tree<SUP>*</SUP> (RRT<SUP><SUP>*</SUP></SUP>) algorithm is attractive in real-time application, because it is possible to approach an optimal solution by iterating itself. This paper presents a modified version of informed RRT<SUP>*</SUP> which is an extended version of RRT<SUP>*</SUP> to increase the rate of convergence to optimal solution by improving the sampling method of RRT<SUP>*</SUP>. In online motion planning, the robot plans a path while simultaneously moving along the planned path. Therefore, the part of the path near the robot is less likely to be sampled extensively. For a better solution in online motion planning, we modified the sampling method of informed RRT<SUP>*</SUP> by combining with the sampling method to improve the path nearby robot. With comparison among basic RRT<SUP>*</SUP>, informed RRT<SUP>*</SUP> and the proposed RRT<SUP>*</SUP> in online motion planning, the proposed RRT<SUP>*</SUP> showed the best result by representing the closest solution to optimum.
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