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Mesh RRT* 实现三角网格地形路径规划

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AI 综述

Otobong Jerome 与 Tiago Nascimento 提出 Mesh RRT*,用于在三角网格表示的非平坦地形上做路径规划。他们指出,原始 RRT* 无法直接在网格上运行:曲面体积为零,均匀采样无法命中曲面。 作者称,Mesh RRT* 在坡度最高 75 度的地形上每次运行都能求解。但数值模拟显示,迭代 3 万次后,其报告代价平均比精确测地线低至多 2.7%,而这一代价没有任何实际路径能达到;返回路径平均比测地线长 0.1%–0.5%。 作者还称,若把每条弦替换为曲面上由投影点跨网格边连接、按自身长度计费的路径,则每条边代价都等于一条可行路径的精确长度;在其他条件不变时,各粗糙度下返回路径的精确长度平均在测地线的 0.07%–0.16% 以内,在较粗糙地形上比用弦时接近 2 至 3.4 倍。该方法位于 MeshNav3D 0.2.0 中,尚未发布。

AI 根据报道生成 · 5 天前更新

报道时间线

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11月5日
  1. arXiv cs.RO
    RRT* 能否在非平坦地形三角网格上工作?

    作者检验 RRT* 在三角网格地形上的适用性,指出原始 RRT* 无法直接在网格上运行,因为曲面体积为零,均匀采样无法命中曲面。其提出的 Mesh RRT* 在坡度最高 75 度的地形上每次运行都能求解,但代价函数存在偏差:3 万次迭代后报告代价平均比精确测地线低至多 2.7%,返回路径平均长 0.1-0.5%。

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1011月5日 14:00
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