Возможные наборы данных для тестирования алгоритмов поиска пути - PullRequest
4 голосов
/ 10 мая 2011

Я работаю над поиском пути.

До сих пор я тестировал свой код на сценах, состоящих из 2D ячеек. Я также создал простую трехмерную сцену для проверки своей работы.

Я бы хотел проверить свою работу над некоторыми 3D-сценами ... но на их создание уходит много времени.

Кто-нибудь знает какие-либо наборы данных сцены, которые я мог бы использовать для проверки своих алгоритмов поиска пути?

Ответы [ 2 ]

1 голос
/ 29 ноября 2011

Чтобы получить лучший ответ, вам действительно нужно указать размерность конфигурационных пространств, которые вы хотите рассмотреть.Вы не будете решать проблемы сворачивания и стыковки белков (более 200 степеней свободы) с помощью поиска в дискретном графике.Даже относительно небольшие проблемы планирования (с точки зрения академических проблем), примерно из 6 степеней свободы, могут быстро стать неразрешимыми.

Большинство лучших примеров для планирования, как правило, сначала публикуются в исследовательских работах, а затемих путь в более общее использование.Некоторые из лучших работ, как правило, публикуются в журналах IEEE или на конференциях «Интеллектуальные роботы и системы» (IROS) и Международная конференция по робототехнике и автоматизации (ICRA).Может также стоить использовать библиографию хорошо известного источника в этой области, такого как " Motion Planning " LaValle, в качестве отправной точки для дальнейших исследований (доступно в bibtex здесь )

Марк Овермарс Работа в сообществах вычислительной геометрии и планирования сделала некоторые проблемы, рассматриваемые в его публикациях, очень узнаваемыми.Стоит проверить, есть ли у его нынешних аспирантов и соавторов какие-либо наборы данных, доступные на данный момент.

Если вы все еще хотите выполнить какую-то работу в 2d, и вручную преобразовать изображение в геометрические данные, На веб-сайте Kris Beevers имеется ряд проработанных примеров для ряда планировщиков в 2-х рабочих пространствах.

Библиотека 1013 * стратегии движения содержит ряд классических задач планирования движениядля использования в 2D и 3D рабочих пространствах, с различной размерностью конфигурационного пространства в зависимости от проблемы.Включает:

  • L секций в клетку для птиц
  • трейлеры
  • несколько трейлеров
  • лабиринты
  • кинематические цепи
  • неголономные автомобили

Более поздняя реализация академической библиотеки планирования движения - Открытая библиотека планирования движения , разработанная лабораторией Кавраки .Из-за лицензирования я не проверял лично, но я предполагаю, что они отправляют некоторые примеры и тесты со своим проектом.

Ряд значительно более сложных примеров кинодинамического планирования движения теперь общедоступен в рамках проекта OpenRAVE.Их галерея открывает глаза.

0 голосов
/ 11 мая 2011

когда мне нужны большие 3D-наборы данных, я обычно использую аттракторы или другие динамические ряды. Вам просто нужно выполнить итерацию столько раз, сколько вы хотите, и он сгенерирует хороший набор трехмерных данных.

Попробуйте «Аттрактор Питера де Йонга»:

Xn+1 = sin(a Yn) - cos(b Xn)    
Yn+1 = sin(c Xn) - cos(d Yn)

Где (например): а = 1,4, б = -2,3, с = 2,4, д = -2,1

...