論文の概要: Global Tensor Motion Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19393v1
• Date: Thu, 28 Nov 2024 22:07:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:21:09.819751
• Title: Global Tensor Motion Planning
• Title（参考訳）: グローバルテンソル運動計画
• Authors: An T. Le, Kay Hansel, João Carvalho, Joe Watson, Julen Urain, Armin Biess, Georgia Chalvatzaki, Jan Peters,
• Abstract要約: グローバルモーションプランニング(GTMP)は、サンプリングに基づく動作計画アルゴリズムである。 ランダムな多部グラフとして表現される新しい離散化構造を導入し,効率的なベクトル化サンプリング,衝突チェック,探索を可能にした。 ライダースキャンされた占有マップとMotionBenchMarkerデータセットの実験は、ベースラインに比べてバッチ計画におけるGTMPの計算効率を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.678206099088843
• License:
• Abstract: Batch planning is increasingly crucial for the scalability of robotics tasks and dataset generation diversity. This paper presents Global Tensor Motion Planning (GTMP) -- a sampling-based motion planning algorithm comprising only tensor operations. We introduce a novel discretization structure represented as a random multipartite graph, enabling efficient vectorized sampling, collision checking, and search. We provide an early theoretical investigation showing that GTMP exhibits probabilistic completeness while supporting modern GPU/TPU. Additionally, by incorporating smooth structures into the multipartite graph, GTMP directly plans smooth splines without requiring gradient-based optimization. Experiments on lidar-scanned occupancy maps and the MotionBenchMarker dataset demonstrate GTMP's computation efficiency in batch planning compared to baselines, underscoring GTMP's potential as a robust, scalable planner for diverse applications and large-scale robot learning tasks.
• Abstract（参考訳）: バッチプランニングは、ロボットタスクのスケーラビリティとデータセット生成の多様性にとって、ますます重要になっている。 本稿では, テンソル操作のみからなるサンプリングベース動作計画アルゴリズムであるGTMPを提案する。 ランダムな多部グラフとして表現される新しい離散化構造を導入し,効率的なベクトル化サンプリング,衝突チェック,探索を可能にした。 我々は,GTMPが最新のGPU/TPUをサポートしながら,確率的完全性を示すことを示す初期の理論的研究を行った。 さらに、多部グラフに滑らかな構造を組み込むことで、GTMPは勾配に基づく最適化を必要とせず、スムーズなスプラインを直接計画する。 ライダースキャンされた占有マップとMotionBenchMarkerデータセットの実験は、GTMPが多様なアプリケーションや大規模ロボット学習タスクのための堅牢でスケーラブルなプランナーとしての可能性を強調し、ベースラインと比較して、バッチ計画におけるGTMPの計算効率を実証している。

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