論文の概要: dRVG: Quadtree-Guided, Resolution-Complete Online Motion Planning for Polygonal Robots in Unknown Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.31412v1
- Date: Fri, 25 Sep 2026 15:34:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-28 18:27:51.461123
- Title: dRVG: Quadtree-Guided, Resolution-Complete Online Motion Planning for Polygonal Robots in Unknown Environments
- Title（参考訳）: dRVG: 未知環境下での多角形ロボットのための四分木誘導分解能オンライン運動計画
- Abstract要約: 本稿では,多角形ロボットを目標に導くオンラインモーションプランナである動的回転スタック可視化グラフ(dRVG)を提案する。
空間クワッドツリーは、ルーティングのためのすべての方向設定を保持しながら、繰り返し訪問を減らすために、リージョン間で目標を検知するスケジュールである。
フットプリントスキャンを用いた実験では、dRVGは20の難解な地図と7つの角の解像度を20秒の予算で解決し、中央値の計画時間は360の配向層で1.18秒である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.526404578462625
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present the dynamic rotation-stacked visibility graph (dRVG), an online motion planner that guides polygonal robots to specified goals in initially unknown, static environ- ments. It merges local roadmaps from successive observations to plan collision-free translations and rotations without a uniform position grid. A spatial quadtree schedules sensing goals across regions to reduce repeated visits while retaining all orientation configurations for routing. Under exact sensing and geometric computation and star-shaped robot and envelope assumptions, dRVG with center scans is resolution-complete relative to full- map RVG at the same angular resolution. In experiments using footprint scans, dRVG solves all 140 cases across 20 difficult maps and seven angular resolutions within a 20 s planning budget, with a median planning time of 1.18 s at 360 orientation layers. Six microMVP demonstrations illustrate the complete online planning loop on a physical robot.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,多角形ロボットを未知の静的環境要素の特定の目標へ誘導するオンラインモーションプランナである動的回転スタック可視化グラフ(dRVG)を提案する。
連続した観測から局所的なロードマップをマージし、均一な位置格子を使わずに衝突のない翻訳と回転を計画する。
空間クワッドツリーは、ルーティングのためのすべての方向設定を保持しながら、繰り返し訪問を減らすために、リージョン間で目標を検知するスケジュールである。
正確なセンシングと幾何計算と星型ロボットと封筒仮定の下では、中心走査を持つdRVGは、同じ角分解能のフルマップRVGに対して分解能完全である。
フットプリントスキャンを用いた実験では、dRVGは20の難解な地図と7つの角の解像度を20秒の予算で解決し、中央値の計画時間は360の配向層で1.18秒である。
6つのmicroMVPデモは、物理的なロボットの完全なオンライン計画ループを示しています。
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