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摘要 - 具有复杂动态的机器人系统的动态计划是一个具有挑战性的问题。最近基于抽样的算法通过传播随机控制输入来实现渐近最优性，但它们的经验收敛速率通常很差，尤其是在高维系统（如多电动器）中。另一种方法是使用简化的几何模型进行首先计划，然后使用轨迹优化来遵循参考路径，同时考虑真实动力学。但是，如果初始猜测不接近动态可行的轨迹，则此方法可能无法产生有效的轨迹。在本文中，我们提出了迭代的不连续性A*（IDB- a*），这是一种新型的运动动力运动计划者，可以迭代地结合搜索和优化。搜索步骤利用了有限的短轨迹（运动原语），这些轨迹是相互互连的，同时允许它们之间存在界限的不连续性。优化步骤在本地通过轨迹优化的不连续性进行了修复。通过逐步降低允许的不连续性并结合更多的运动原始性，我们的算法可实现渐近最优性，并在任何时候表现出色。我们提供了八个不同动力学系统的43个问题的基准，包括不同版本的独轮和多旋转器。与最先进的方法相比，IDB-A*始终如一地解决了更多的问题实例，并更快地发现了较低成本的解决方案。
IDB-A 多级运动计划：光纤束配方
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