Fugu-MT 論文翻訳(概要): sbp-env: A Python Package for Sampling-based Motion Planner and Samplers

論文の概要: sbp-env: A Python Package for Sampling-based Motion Planner and Samplers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08402v1
Date: Fri, 15 Oct 2021 22:39:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-21 21:57:57.460690
Title: sbp-env: A Python Package for Sampling-based Motion Planner and Samplers
Title（参考訳）: sbp-env: サンプリングベースのモーションプランナとサンプリングのためのPythonパッケージ
Authors: Tin Lai
Abstract要約: サンプリングベースのモーションプランナのテスト環境(sbp-env)は、さまざまなサンプリングベースのアルゴリズムを動作計画のためにテストするための完全な機能フレームワークである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8275108630751844
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Sampling-based motion planners' testing environment (sbp-env) is a full feature framework to quickly test different sampling-based algorithms for motion planning. sbp-env focuses on the flexibility of tinkering with different aspects of the framework, and had divided the main planning components into two categories (i) samplers and (ii) planners. The focus of motion planning research had been mainly on (i) improving the sampling efficiency (with methods such as heuristic or learned distribution) and (ii) the algorithmic aspect of the planner using different routines to build a connected graph. Therefore, by separating the two components one can quickly swap out different components to test novel ideas.
Abstract（参考訳）: サンプリングベースのモーションプランナーズテスト環境(sbp-env)は、様々なサンプリングベースのアルゴリズムを素早くテストするための完全な機能フレームワークである。 sbp-envは、フレームワークの異なる側面によるティンカーの柔軟性に焦点を当て、主要な計画コンポーネントを2つのカテゴリに分割した。 (i)検体及び検体 (ii)プランナー。運動計画研究の焦点は主に (i)サンプリング効率の向上(ヒューリスティック分布や学習分布の方法による) (ii) 連結グラフを構築するために異なるルーチンを使用するプランナーのアルゴリズム的側面。したがって、2つのコンポーネントを分離することで、異なるコンポーネントを素早く交換して新しいアイデアをテストすることができる。

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