で実装されている プランニングアルゴリズム について 株丹 亮 ROS Japan UG #34 LT⼤会 2020.2.17

⽬的 MoveItでは様々なプランナが使⽤可能 たくさんありすぎてどれを使っていいのかわからない しかし... ピックアンドプレイスに適したプランナの紹介 LTでは

PRMの紹介 MoveItのデフォルト： RRT-Connect • 速い • 探索性能⾼い • パラメータ調整が楽 PRM (Probabilistic Road Map) ロードマップ⼿法 ピックアンドプレイスのような問題に適している 開始姿勢 終了姿勢 プランニング • 開始終了姿勢が⼤体同じ • ほぼ同じ動作を繰り返す 問題の特徴 LT内容 ※ 下図の内容は、 詳しくは，TORKのブログをたどってみてください https://opensource-robotics.tokyo.jp/?p=4313 デフォルト 今⽇の話では 触れません

最新のMoveItでは... 2019年12⽉にPRMに関する新機能がマージされた PRMで過去に構築したロードマップをロードできるようになった 開始姿勢 終了姿勢 1回⽬探索 2回⽬探索 保存 ロード N回⽬探索 ロードマップを再利⽤ 探索を⾏えば⾏うほど 最適性向上 保存 ロード 新規のサンプリング はこれだけ https://github.com/ros-planning/moveit/pull/1799

実験 & 結果 RRT-Connect ロードマップ保存版PRM MoveItのGUIでPlanを数回実⾏ PRMは解のばらつきが⼩さい RRT-Connect PRM • MoveItのベンチマークツール で評価 • RRT-Connectよりもばらつきが ⼩さい • 計算時間もRRT-Connectと同等 • PRMはピックアンドプレイス などの繰り返し動作に強い ばらつき⼤ ばらつき⼩ 移動距離

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