Efficient probabilistic collision detection for non-convex shapes
Efficient probabilistic collision detection for non-convex shapes
复制标题
非凸形状的高效概率碰撞检测
DOI：
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发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Dinesh Manocha
中科院分区：
文献类型：
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作者：
J. S. Park;Chonhyon Park;Dinesh Manocha
我们提出了新的算法来在凸面和非凸面对象之间执行快速概率碰撞查询。我们的方法适用于一般形状，其中一个或多个对象使用高斯概率分布表示。我们提出了一种针对一对凸对象的快速新算法，并使用分层表示将该方法扩展到非凸模型。我们强调了我们的算法在复杂的合成基准和 7-DOF Fetch 机器人手臂轨迹规划基准上的各种凸形和非凸形状的性能。
We present new algorithms to perform fast probabilistic collision queries between convex as well as non-convex objects. Our approach is applicable to general shapes, where one or more objects are represented using Gaussian probability distributions. We present a fast new algorithm for a pair of convex objects, and extend the approach to non-convex models using hierarchical representations. We highlight the performance of our algorithms with various convex and non-convex shapes on complex synthetic benchmarks and trajectory planning benchmarks for a 7-DOF Fetch robot arm.