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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

Monte Carlo algorithm for trajectory optimization based on Markovian readings

Texto completo
Autor(es):
Dias, Ronaldo [1] ; Garcia, Nancy L. [1] ; Zambom, Adriano Z. [1]
Número total de Autores: 3
Afiliação do(s) autor(es):
[1] IMECC UNICAMP, Dept Estat, BR-13081970 Campinas, SP - Brazil
Número total de Afiliações: 1
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: COMPUTATIONAL OPTIMIZATION AND APPLICATIONS; v. 51, n. 1, p. 305-321, JAN 2012.
Citações Web of Science: 2
Resumo

This paper describes an efficient algorithm to find a smooth trajectory joining two points A and B with minimum length constrained to avoid fixed subsets. The basic assumption is that the locations of the obstacles are measured several times through a mechanism that corrects the sensors at each reading using the previous observation. The proposed algorithm is based on the penalized nonparametric method previously introduced that uses confidence ellipses as a fattening of the avoidance set. In this paper we obtain consistent estimates of the best trajectory using Monte Carlo construction of the confidence ellipse. (AU)

Processo FAPESP: 06/02095-5 - Estimacao nao parametrica da trajetoria percorrida por um veiculo autonomo.
Beneficiário:Adriano Zanin Zambom
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Mestrado