Zobrazeno 1 - 10
of 20
pro vyhledávání: '"Littlefield, Zakary"'
Planning for systems with dynamics is challenging as often there is no local planner available and the only primitive to explore the state space is forward propagation of controls. In this context, tree sampling-based planners have been developed, so
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1907.07876
The Rapidly-exploring Random Tree (RRT) algorithm has been one of the most prevalent and popular motion-planning techniques for two decades now. Surprisingly, in spite of its centrality, there has been an active debate under which conditions RRT is p
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1809.07051
Many methods have been developed for planning the motion of robotic arms for picking and placing, ranging from local optimization to global search techniques, which are effective for sparsely placed objects. Dense clutter, however, still adversely af
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1806.07465
Sampling-based algorithms are viewed as practical solutions for high-dimensional motion planning. Recent progress has taken advantage of random geometric graph theory to show how asymptotic optimality can also be achieved with these methods. Achievin
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1407.2896
Autor:
Littlefield, Zakary
This dissertation explores properties of motion planners that build tree data structures in a robot’s state space. Sampling-based tree planners are especially useful for planning for systems with significant dynamics, due to the inherent forward se
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::8cb006498ecb42b8f2f22b57e7a12f30
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Littlefield, Zakary, Shaojun Zhu, Kourtev, Hristiyan, Psarakis, Zacharias, Shome, Rahul, Kimmel, Andrew, Dobson, Andrew, De Souza, Alberto F., Bekris, Kostas E.
Publikováno v:
2016 IEEE International Conference on Automation Science & Engineering (CASE); 2016, p1190-1195, 6p
Publikováno v:
Algorithmic Foundations of Robotics XI; 2015, p263-282, 20p