![](/images/graphics-bg.png)
Robot Motion Planning Method Based on Incremental High-Dimensional Mixture Probabilistic Model
المؤلفون المشاركون
Zha, Fusheng
Liu, Yizhou
Wang, Xin
Chen, Fei
Li, Jingxuan
Guo, Wei
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-11-01
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The sampling-based motion planner is the mainstream method to solve the motion planning problem in high-dimensional space.
In the process of exploring robot configuration space, this type of algorithm needs to perform collision query on a large number of samples, which greatly limits their planning efficiency.
Therefore, this paper uses machine learning methods to establish a probabilistic model of the obstacle region in configuration space by learning a large number of labeled samples.
Based on this, the high-dimensional samples’ rapid collision query is realized.
The influence of number of Gaussian components on the fitting accuracy is analyzed in detail, and a self-adaptive model training method based on Greedy expectation-maximization (EM) algorithm is proposed.
At the same time, this method has the capability of online updating and can eliminate model fitting errors due to environmental changes.
Finally, the model is combined with a variety of sampling-based motion planners and is validated in multiple sets of simulations and real world experiments.
The results show that, compared with traditional methods, the proposed method has significantly improved the planning efficiency.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zha, Fusheng& Liu, Yizhou& Wang, Xin& Chen, Fei& Li, Jingxuan& Guo, Wei. 2018. Robot Motion Planning Method Based on Incremental High-Dimensional Mixture Probabilistic Model. Complexity،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1134109
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zha, Fusheng…[et al.]. Robot Motion Planning Method Based on Incremental High-Dimensional Mixture Probabilistic Model. Complexity No. 2018 (2018), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1134109
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zha, Fusheng& Liu, Yizhou& Wang, Xin& Chen, Fei& Li, Jingxuan& Guo, Wei. Robot Motion Planning Method Based on Incremental High-Dimensional Mixture Probabilistic Model. Complexity. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1134109
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1134109
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)