論文の概要: CASSR: Continuous A-Star Search through Reachability for real time footstep planning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.02989v2
- Date: Wed, 04 Mar 2026 11:08:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.860494
- Title: CASSR: Continuous A-Star Search through Reachability for real time footstep planning
- Title（参考訳）: CASSR: リアルタイムステップ計画のための到達可能性による連続的なAスター探索
- Authors: Jiayi Wang, Steve Tonneau,
- Abstract要約: 本稿では,A*探索におけるロボットの運動的制約を連続的に定式化する新しいフレームワークであるCASSRを提案する。
両足歩行タスクの実験では、CASSRは従来のA*よりも100倍も優れていた。
これらの結果から,CASSRは二足歩行ロボットの高速で信頼性が高く,かつリアルタイムな歩行計画を可能にした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.577685576873664
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Footstep planning involves a challenging combinatorial search. Traditional A* approaches require discretising reachability constraints, while Mixed-Integer Programming (MIP) supports continuous formulations but quickly becomes intractable, especially when rotations are included. We present CASSR, a novel framework that recursively propagates convex, continuous formulations of a robot's kinematic constraints within an A* search. Combined with a new cost-to-go heuristic based on the EPA algorithm, CASSR efficiently plans contact sequences of up to 30 footsteps in under 125 ms. Experiments on biped locomotion tasks demonstrate that CASSR outperforms traditional discretised A* by up to a factor of 100, while also surpassing a commercial MIP solver. These results show that CASSR enables fast, reliable, and real-time footstep planning for biped robots.
- Abstract（参考訳）: ステッププランニングには、難しい組み合わせ探索が含まれる。
従来のA*アプローチでは到達性の制約を判断する必要があるが、MIP(Mixed-Integer Programming)は連続的な定式化をサポートしているが、特に回転を含むとすぐに難解になる。
本稿では,A*探索におけるロボットの運動的制約の連続的な定式化を,再帰的に伝達する新しいフレームワークであるCASSRを提案する。
CASSRは、EPAアルゴリズムに基づく新たなコスト・ツー・ゴーヒューリスティックと組み合わせて、125ms未満で最大30ステップまでの接触シーケンスを効率的に計画する。
これらの結果から,CASSRは二足歩行ロボットの高速で信頼性が高く,かつリアルタイムな歩行計画を可能にした。
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