Planification de trajectoires par échantillonnage

Présentation au sujet: "Planification de trajectoires par échantillonnage"— Transcription de la présentation:

1 Planification de trajectoires par échantillonnage
IFT702 – Intelligent Design Daniel Castonguay Simon Chamberland

2 Projet conjoint IFT593 Modéliser le robot Azimut-3

3 Plan Problématique Apport de l’équipe Démonstration Résultats
Améliorations possibles Questions

4 Plan Problématique Apport de l’équipe Démonstration Résultats
Améliorations possibles Questions

5 Problématique Planification de trajectoires pour un robot au sein d’un environnement avec obstacles statiques Approches Exactes Détermine si une solution existe et la retourne Couverture complète de l’espace d’états Par échantillonnage Discrétise l’espace d’états selon une résolution croissante Couverture partielle de l’espace d’états

6 Problématique Approche par échantillonnage Construction d’une roadmap
Échantillonner des états Établir le voisinage Vérifier les collisions Rechercher une solution (DFS, A*, …) Retourner à l’étape 1 si aucune solution

7 Problématique Échantillonner des états

8 Problématique Établir le voisinage

9 Problématique Vérifier les collisions

10 Problématique Rechercher une solution

11 Plan Problématique Apport de l’équipe Démonstration Résultats
Améliorations possibles Questions

12 Apport de l’équipe Utilisation de la librairie OOPSMP
Auteur Erion Plaku, Implémentation facile de nouveaux algorithmes de planification

13 Apport de l’équipe Implémentation et comparaison de divers algorithmes de planification Grille Treillis (lattice) PRM Séquence aléatoire Séquence déterministe

14 Apport de l’équipe Illustration en direct des approches

15 Apport de l’équipe Implémentation de différentes méthodes de résolution Multi-query Single-query Exploration incrémentale Lazy collision checking

16 Apport de l’équipe Multi-query

17 Apport de l’équipe Multi-query

18 Apport de l’équipe Multi-query

19 Apport de l’équipe Multi-query

20 Apport de l’équipe Multi-query

21 Apport de l’équipe Single-query exploration incrémentale

22 Apport de l’équipe Single-query exploration incrémentale

23 Apport de l’équipe Single-query exploration incrémentale

24 Apport de l’équipe Single-query exploration incrémentale

25 Apport de l’équipe Single-query exploration incrémentale

26 Apport de l’équipe Single-query exploration incrémentale

27 Apport de l’équipe Single-query exploration incrémentale

28 Apport de l’équipe Single-query exploration incrémentale

29 Apport de l’équipe Single-query lazy collision checking

30 Apport de l’équipe Single-query lazy collision checking

31 Apport de l’équipe Single-query lazy collision checking

32 Apport de l’équipe Single-query lazy collision checking

33 Apport de l’équipe Single-query lazy collision checking

34 Apport de l’équipe Single-query lazy collision checking

35 Apport de l’équipe Single-query lazy collision checking

36 Apport de l’équipe Single-query lazy collision checking

37 Plan Problématique Apport de l’équipe Démonstration Résultats
Améliorations possibles Questions

38 Plan Problématique Apport de l’équipe Démonstration Résultats
Améliorations possibles Questions

39 Résultats Single-query

40 Résultats Single-query

41 Résultats Single-query

42 Résultats Single-query lazy collision checking

43 Résultats Single-query lazy collision checking

44 Résultats Single-query lazy collision checking

45 Plan Problématique Apport de l’équipe Démonstration Résultats
Améliorations possibles Questions

46 Améliorations possibles
Importance sampling « Encourager » les valeurs importantes Concentration de l’échantillonnage le long des obstacles

47 Questions?

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