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Exploração direcionadaAlgoritmo
l Ativa e obtém as leituras dos sensores;
l Realiza a atualização local do mapa;
l Atualiza o atributo potencial das células da região visitada;
l Determina a preferência das regiões do ambiente e associa um valor de distorção às células da região.
l Calcula o vetor gradiente descendente da posição do robô;
l Desloca-se seguindo a direção definida por este gradiente;
l Repete o processo até que todo o ambiente esteja completamente explorado.
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Exploração direcionadaAmbientes de Teste
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Exploração direcionada
Com preferência Sem preferência
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Exploração direcionada
Ambientes de Teste
Numeros de Passos Numeros de Visitas
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Exploração direcionada
Com preferência Sem preferência
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Exploração direcionada
Numeros de Passos Numeros de Visitas
Ambientes de Teste
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Exploração direcionada
Ambiente Simulado SLAM + Exploração Gulosa
SLAM + Exploração Integrada
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Exploração direcionada
Ambiente Simulado SLAM + Exploração Gulosa
SLAM + Exploração Integrada
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Planejador BVP
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Planejador BVP
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Hierarchical BVPl Combination of BVP Path Planning and the Full Multigrid
method (FMG) [9].
l FMG solves PDE through a combination of solutions at several resolution levels.
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Hierarchical BVP
(1)
(2)
Considering the error of approximation
Ae = �Ap̃and using eq. (2), we obtain
where r is the residual and defined by
The error is relaxed
and used to correct the potential
Assuming the operator , eq. 1 becomes
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Hierarchical BVP
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Hierarchical BVP
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Hierarchical BVPOperators:
Restriction (R) Prolongation (P)
Full weighting restriction Bilinear interpolation
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Hierarchical BVP
Level 0
33 x 33
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Hierarchical BVP
Level 0
33 x 33 Solves the coarsest level
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Hierarchical BVP
Level 0
33 x 33
The robot starts the navigation in this level
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Hierarchical BVP
prolongs the potential
Level 0 Level 1
33 x 33 65 x 65
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Hierarchical BVP
Level 0 Level 1
33 x 33 65 x 65
restricts the residual
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Hierarchical BVP
Level 0 Level 1
33 x 33 65 x 65
restricts the residual
Compute the error approximation
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Hierarchical BVP
prolongs the error and updates the potential
Level 0 Level 1
33 x 33 65 x 65
restricts the residual
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Hierarchical BVP
prolongs the error and updates the potential
Level 0 Level 1
33 x 33 65 x 65
restricts the residual
The robot can navigate using the potential field at
this level
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Hierarchical BVP
prolongation prolongs the potential
Level 0 Level 1 Level 2
33 x 33 65 x 65 129 x 129
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Hierarchical BVP
Level 0 Level 1 Level 2
33 x 33 65 x 65 129 x 129
restricts the residual
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Hierarchical BVP
Level 0 Level 1 Level 2
33 x 33 65 x 65 129 x 129
restricts the residual restricts the residual
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Hierarchical BVP
Level 0 Level 1 Level 2
33 x 33 65 x 65 129 x 129
restricts the residual restricts the residual
Compute the error approximation
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Hierarchical BVP
Level 0 Level 1 Level 2
33 x 33 65 x 65 129 x 129
restricts the residual restricts the residual
prolongs and update the error
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Hierarchical BVP
Level 0 Level 1 Level 2
33 x 33 65 x 65 129 x 129
restricts the residual restricts the residual
prolongs and update the error prolongs and update the error
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Hierarchical BVP
Level 0 Level 1 Level 2
33 x 33 65 x 65 129 x 129
Update de potential. The robot can use the highest resolution grid to navigate
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Hierarchical BVP
prolongation prolongation
Level 0 Level 1 Level 2
33 x 33 65 x 65 129 x 129
restriction
restriction restriction
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Hierarchical BVP
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Hierarchical BVP
17x17
129 x129 Navigation switching the grids
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Hierarchical BVP
17x17
129 x129 Navigation switching the grids
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Hierarchical BVP
17x17
129 x129 Navigation switching the grids
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Hierarchical BVP
Resolution Time (seconds)Time (seconds)Time (seconds)Time (seconds)Resolution
HBVP PP BVP PP (SOR) BVP PP (GS) A*
9 x 9 2.29 x 10-5 2.04 x 10-3 2.01x10-3 6.58 x 10-5
17 x 17 2.37 x 10-4 2.10 x 10-3 3.61 x 10-3 2.10 x 10-4
33 x 33 1.24 x 10-3 5.52 x 10-3 3.11 x 10-2 5.57 x 10-4
65 x 65 1.51 x 10-2 3.53 x 10-2 4.88 x 10-1 1.70 x 10-3
129 x 129 2.64 x 10 -2 2.90 x 10-1 7.94 5.36 x10-3
257 x 257 2.39 x 10-1 2.56 130.32 1.95 x 10-2
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BIBLIOGRAFIAl [7] Prestes, E., Idiart, M. Sculpting Potential Fields in the BVP Path Planner. IEEE
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l [11] Stachniss, C., Grisetti, G., Burgard, W. Information Gain-based Exploration using Rao-Blackwellized Particle Filters. Proc. of Robotics: Science and Systems (RSS), 2005.