Bahnplanungsframework für ein autonomes Fahrzeug - oops ...

6.3 Datenstrukturen 75
(Abb. 6.17): Szenario zum Testen der Datenstrukturen.
Skew Heap Sortierte Liste
Naive Listen & &
Octree Octree
Weglänge in [m] 20,42 20,42 20,42
Abstand zum Ziel [m] 0,16 0,16 0,16
Berechnungszeit [ms] 13 960 1 191 936
Zeit Open Set [ms] 4 142 216 52
Zeit Closed Set [ms] 8 974 78 75
Expandierte Knoten 1 969 2 912 2 912
Knoten auf dem Heap 9 840 14 555 14 555
Knoten in Open Set 3 022 4 053 4 053
Knoten in Closed Set 3 767 5 889 5 889
(Tab. 6.10): Messdaten zu (Abb. 6.17).
Anhand der Tabelle (Tab. 6.10), die mit verschiedenen vorgestellten Datenstrukturen im Szenario
(Abb. 6.17) aufgenommen wurden, erkennt man, dass durch die Datenstrukturen bereits eine signifikante
Verbesserung um mehr als den Faktor 10 erzielt werden konnte. Gleichzeitig verbrauchen die
Datenstrukturen ca 50% mehr Ressourcen und expandieren 50% mehr Konfigurationen, obgleich sie
sehr viel schneller arbeiten. Dies liegt daran, dass der Octree nahegelegene Konfigurationen anders
zusammenfasst, als die naive Liste. Bei der naiven Liste wird eine Konfiguration im Radius zu der
gesuchten Konfiguration geliefert (falls vorhanden), der Octree diskretisiert den Raum, so dass Konfigurationen
auch näher aneinander liegen können als gewollt. Da die sortierte Liste nur im Open Set
verwendet wird, wird dieser nur im Zugriff auf das Open Set um ca Faktor 4 schneller. Dabei ist noch
zu beachten, dass für das Open Set zwei Listen gleichzeitig gepflegt werden, die jeweils für ihren
optimierten Zugriff verwendet werden.