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Path Planning e Sliding Autonomy per robotica mobile in applicazioni spaziali

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Capitolo 2 - Definizione del problema e stato dell’arte 14 4. Inserire un arco di congiunzione sull’albero di ricerca: generazione di un arco di congiunzione tra il nodo corrente ed il nuovo nodo trovato. Se il nodo non è presente nella lista dei nodi Open verrà inserito; 5. Controllare la soluzione: si verifica se il nodo trovato corrisponde al nodo goal. In caso affermativo l’algoritmo termina con successo; 6. Ritornare a 2: itera l’algoritmo fin quando non si trova una soluzione. Quando la lista Open risulta essere vuota l’algoritmo termina restituendo fallimento. 2.5. Ricerca indietro e ricerca bilaterale Vi sono altre tecniche di ricerca, che non sono algoritmi in avanti, più o meno performanti a seconda dei problemi analizzati. Come è facilmente intuibile un primo approccio può essere quello di ribaltare il problema, partire dal nodo goal per cercare una strada verso il nodo di partenza, una ricerca all’indietro (backward). Gli algoritmi applicabili a tale scopo sono i medesimi del caso in avanti. Ovviamente gli obiettivi da cercare saranno invertiti, i nodi goal diventeranno di start e viceversa. Algoritmi di questo genere possono essere vantaggiosi in termini di tempi di ricerca, ma le performance variano da problema a problema. Un altro approccio è quello della ricerca bilaterale (bidirectional), ovvero un unione tra ricerca in avanti e ricerca all’indietro. Due alberi di ricerca vengono creati, uno con radice il nodo iniziale e uno con radice il nodo finale. La ricerca termina con successo non appena i due alberi si incontrano, ovvero non appena si identifica un nodo in comune. Si possono creare versioni della maggior parte degli algoritmi che analizzeremo in seguito per sfruttare la ricerca bidirezionale. Nel caso si utilizzino algoritmi di ricerca ottimi il risultato ottenuto è l’unione di due percorsi ottimi, generando un path globale teoricamente sub- ottimo, a vantaggio di tempi di ricerca inferiori. 2.6. Algoritmi di pianificazione discreta Riportiamo di seguito alcuni dei più famosi algoritmi di ricerca discreta. Esistono molte varianti ai casi proposti, frequentemente queste nascono dalla fusione di 2 approcci ad algoritmi differenti.
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Path Planning e Sliding Autonomy per robotica mobile in applicazioni spaziali

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Informazioni tesi

  Autore: Alessandro Eros Piscioneri
  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2009-10
  Università: Politecnico di Torino
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Informatica
  Relatore: Basilio Bona
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 107

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Parole chiave

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