S&Reg v2: a probabilistically complete sampling-based planner to solve multi-goal path finding problem via multi-task learning networks
Rattachement africain : cn, jp. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
In this paper, we present a variant of our previous research on multi-goal path finding problem, focusing on finding a feasible and closed path to visit a sequence of goals in an environment with obstacles. The newly proposed method, Segmentation & Regression v2 (S&Reg v2), employs multi-task learning networks to generate regions and estimates of lengths of local paths between pairwise goals. Importantly, the estimates are performed as weights for a complete graph to compute the visiting sequence. Subsequently, the path-finding process is executed following the sequence, and the predicted region works as a sampling domain to enhance the search speed. A hybrid sampler is designed by combining a uniform domain with the region domain, ensuring successful samples, even if the region is disconnected. Besides, a selection rule is introduced to balance the sampling domain during different searching stages. A proof of probabilistic completeness of the S&Reg v2 method is given. Simulations verify the superior performance of the S&Reg v2 method, demonstrating a reduction in calculation time ranging from 3.9% to 13.0%. Furthermore, a practical scenario validates the reliability of S&Reg v2, achieving a 15.0% improvement in success rate and a 9.7% reduction in calculation time.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé, mais le titre doit être comparé manuellement.
- Titre Crossref
- S&Reg v2: a probabilistically complete sampling-based planner to solve multi-goal path finding problem via multi-task learning networks
- Date Crossref
- 26/09/2024
- Éditeur
- Informa UK Limited
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Wenzhou University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Wenzhou Business College pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Waseda University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Information and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Graduate School of Information pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Wenzhou University, Wenzhou Business College et Waseda University, avec 2 autres affiliations.
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