English(EN) Reward-Guided RRT* for Budgeted Task and Motion Planning

新的RRT*框架在预算约束下规划机器人任务

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-27 04:00

研究人员开发了奖励引导RRT*（Reward-Guided RRT*），一个用于机器人任务的新框架，该框架在预算约束下联合选择有回报的地点并规划可行的运动。该方法通过任务选择和运动规划阶段，直接在连续状态空间中逐步构建任务，而无需预先计算的任务转换图。实验表明，奖励引导RRT*在采样状态更少的情况下，可以获得与VNS-PRM*相当的解决方案，并且可以纳入车辆运动学约束，正如在类似汽车的机器人平台模拟中所展示的那样。 AI

影响这项研究可能导致更高效、更具成本效益的自主机器人任务。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Vin\'icius Ara\'ujo de Oliveira, Gabriel Ferreira Mendes Louren\c{c}o, Paulo L. J. Drews-Jr, Armando Alves Neto, Douglas G. Macharet · 2026-10-27 04:00

面向预算约束的任务与运动规划的奖励引导RRT*

arXiv:2610.35289v1 Announce Type: cross Abstract: Robotic missions involving spatially distributed tasks often require jointly selecting rewarding locations and planning feasible motions under limited travel budgets. This paper proposes Reward-Guided RRT*, a new sampling-based fr…

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