A Gaussian-Biased Heuristic for Stochastic Sampling-Based 2D Trajectory Planning Algorithms
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses the problem of slow convergence for stochastic sampling-based trajectory planners with applications to Unmanned Aerial Vehicles. Typically, stochastic sampling-based trajectory planners apply a uniform probability distribution to the vehicle's configuration space for random sampling. This results in execution times that make these planners not applicable to many real-time systems. The proposed method obtains first the obstacle-free trajectory according to the trajectory planner's steering function. A minimum area bounding ellipse is then defined for the obstacle-free trajectory and is expanded to satisfy a given maximum obstacle intersection area. The resulting elliptical surface is then converted to a Gaussian distribution for randomly generating a given percentage of samples in the interior or along the boundary of the elliptical surface. The proposed Gaussian-biased sampling strategy is applied to a minimum time trajectory planning problem and is compared with a uniformly distributed sampling strategy as well as two other sampling strategies taken from the literature. Simulations results show that the proposed sampling strategy yields a reduction of the computation time for producing an initial trajectory, of the initial trajectory cost, of the final trajectory cost, and of the algorithm's failure rate. Additionally, the proposed Gaussian-biased sampling strategy naturally inherits the completeness and optimality properties of the trajectory planning algorithm.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle