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Extended reliable robust motion planners

  • Université Paris-Saclay
  • ENSTA ParisTech

Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collectionContribution à une conférenceRevue par des pairs

4 Citations (Scopus)

Résumé

A new method to plan guaranteed to be safe paths in an uncertain environment, with an uncertain initial and final configuration space, while avoiding static obstacles is presented. First, two improved versions of the previously proposed BoxRRT algorithm are presented: both with a better integration scheme and one of them with the control input selected according to a desired objective, and not randomly, as in the original formulation. Second, a new motion planner, called towards BoxRRT?, based on optimal Rapidly-exploring Random Trees algorithm and using interval analysis is introduced. Finally, each of the described algorithms are evaluated on a numerical example. Results show that our algorithms make it possible to find shorter reliable paths with less iterations.

langue originaleAnglais
titre2017 IEEE 56th Annual Conference on Decision and Control, CDC 2017
EditeurInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Pages1112-1117
Nombre de pages6
ISBN (Electronique)9781509028733
Les DOIs
étatPublié - 28 juin 2017
Modification externeOui
Evénement56th IEEE Annual Conference on Decision and Control, CDC 2017 - Melbourne, Australie
Durée: 12 déc. 201715 déc. 2017

Série de publications

Nom2017 IEEE 56th Annual Conference on Decision and Control, CDC 2017
Volume2018-January

Une conférence

Une conférence56th IEEE Annual Conference on Decision and Control, CDC 2017
Pays/TerritoireAustralie
La villeMelbourne
période12/12/1715/12/17

Empreinte digitale

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