Bahnplanungsframework für ein autonomes Fahrzeug - oops ...

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76 Suchalgorithmen 6.4 HIERARCHISCHE SUCHE Hierarchien zeigen in vielen Bereichen einen guten Ansatz, unter anderem bereits in den Datenstrukturen (z. B. Octree) umgesetzt. Aber wie sieht es aus, wenn man die Suche hierarchisch gestalten könnte? Auf diese Fragestellung wird auch im Buch (Millington & Funge [28]) eingegangen, dazu folgt ein Gedankenexperiment als Motivation. GEDANKENEXPERIMENT: Gegeben sei ein Gebäude aus mehreren Räumen, möchte man aus einem Raum in einen anderen planen, so gibt es zunächst keinen Anhaltspunkt über mögliche Hindernisse und Wände. Wenn der Algorithmus naiv sich in Richtung des Ziels ausbreitet, muss er zunächst die Tür auf der anderen Seite finden. Des Weiteren plant der Algorithmus in mehrere Räume hinein, die man gar nicht untersuchen möchte (Abb. 6.18 a). Es wäre logisch nicht direkt auf der Karte zu planen, sondern eine Ebene höher, zunächst von Raum zu Raum. Es kann vorher ein Graph erstellt werden, wo die einzelnen Knoten die Räume darstellen und die Kanten Verbindungen zwischen den Räumen sind und Informationen zu den Positionen der Türen haben (Abb. 6.18 b). Es muss nicht nur von Start zum Ziel, sondern über Zwischenziele geplant werden. Dadurch spart man sich die Suche in unbeteiligten Räumen und kann zielgerichteter von Tür zu Tür planen (Abb. 6.18 c). (a) Naiver Ansatz (b) Raumhierarchie (c) Hierarchische Suche (Abb. 6.18): Gedankenexperiment zur hierarchischen Suche. (gelb → Closed Set, weiss-grau → Open Set, grün → Pfad, rot → Startposition) 6.4.1 GRIDSUCHE Vergleicht man die Erreichbarkeitsbäume des Adaptive Search Space mit dem eines Grids, so erkennt man, dass das Grid sehr viel weniger Knoten hat und eine hohe Wiederholung besitzt (Abb. 6.19). Der Erreichbarkeitsbaum der Adaptive Search Space wurde hier nur aus 5 Nachfolgern aufgebaut, bei 8 Nachfolgern besäße der Baum der Tiefe 4 bereits 8 4 = 4 096 Knoten. Das Grid hat ebenfalls 8 Nachfolger und bei einer Tiefe von 4 hat der Baum gerade mal 9 ∗ 9 = 81 Knoten. Dieser Umstand kann zur hierarchische Suche beitragen, indem man zunächst grob den Weg auf einem Grid vorplant und dann die Zwischenziele anfährt.
6.4 Hierarchische Suche 77 (a) Adaptive Search Space (b) Grid (Abb. 6.19): Erreichbarkeitsbäume der Tiefe 4 des Adaptive Search Space und des Grids. 6.4.2 THETA* Wird eine heuristische Suche auf einem Grid ausgeführt, so ist die Suche zwar sehr schnell, führt aber zu einem stark gezackten Pfad, den man auf keinen Fall fahren würde. Ausserdem sind die Punkte zu stark frequentiert, so dass man Schwierigkeiten hätte alle Punkte anzufahren (Abb. 6.20). (Abb. 6.20): A* Suche auf einem Grid.
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Fakultät II - Informatik, Wirtscha
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III INHALT 1 Einleitung 1 1.1 Motiv
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1 1 EINLEITUNG Zunächst wird das T
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1.4 Verfügbares System 3 1.4 VERF
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5 2 GRUNDLAGEN Der Teil „Ackerman
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2.1 Ackermann Modell 7 Die Orientie
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2.2 Objekterkennung 9 Beim Messen a
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2.3 Kollisionserkennung 11 2.3 KOLL
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2.4 Regelung 19 2.4 REGELUNG Die Re
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2.4 Regelung 21 (a) Kreisbahn (b) G
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