英语翻译B.Path Planning based on Dijkstra’s algorithmThe second software resource uses Breadth-first search(BFS) and Dijkstra’s algorithm.Breadth-first search(BFS) is a tree search algorithm used for traversing orsearching a tree or graph.The

英语翻译B.Path Planning based on Dijkstra’s algorithmThe second software resource uses Breadth-first search(BFS) and Dijkstra’s algorithm.Breadth-first search(BFS) is a tree search algorithm used for traversing orsearching a tree or graph.The
英语翻译
B.Path Planning based on Dijkstra’s algorithm
The second software resource uses Breadth-first search
(BFS) and Dijkstra’s algorithm.Breadth-first search
(BFS) is a tree search algorithm used for traversing or
searching a tree or graph.The algorithm begins at the
root node and explores all the neighboring nodes.A
way to visualize breadth-first search is that it expands
like a wave emanating from a stone dropped into a pool
of water.Vertices in the same ``wave'' are the same
distance from the source vertex.In BFS there are no
preferences among an 'action' over any other in the
search.The planner uses a grid based approach to
generate a roadmap.The planning approach involves
using the 1) a source location,2) a sink location and 3)
a floor-map for the 2-dimensional workspace.Using
these inputs,the planner constructs a roadmap of all
possible paths by dividing the floor-map into a grid
(figure 4 a) and connecting the neighboring grids using
edges.The input to the path planner is given in terms of
a floor-map and start and end positions.After the start
and end positions are identified,the floor-map is
divided into a rectangular grid; the grid is used as a
bounding box for the gripper head.The size of the grid
is equal to the size of the bounding box of the gripper
head but can be modified to compare feasibilities of
various gripper designs that can be used.After the grid
size is generated,the floor-map is covered with the
grid,the free portions of the grid are retained and the
portions of the grid covered by the obstacles are
removed.This allows the planner to collect only the list
of vertices that are not blocked,which are used to
generate the roadmap for the path planning algorithm.
The stored edge list and the vertex node list forms the
input graph for the Dijkstra’s shortest path search
algorithm.The Dijkstra’s algorithm traverses the graph
and generates a predecessor map and distance map.
These predecessor map and distance maps can then be
queried to find the shortest path from a given source to
any other node.Figure 4 b is a snapshot of a portion of
the work cell and shows the method by which edges are
generated for the roadmap.The three highlighted boxes
numbered ‘1’,‘2’ and ‘3’ are at various locations in the
floor-map.Box 1 has only 2 horizontal and vertical
adjacent edges free,as labeled.Similarly boxes labeled
2 and 3 have 4 and 3 adjacent horizontal and vertical
nodes free.The roadmap is generated by connecting all
the adjacent horizontal and vertical nodes with edges.
This step is repeated for all the free-nodes in the floormap.
Once the roadmap is generated,an adjacency-list
of the edges is created [Trivedi 06].

英语翻译B.Path Planning based on Dijkstra’s algorithmThe second software resource uses Breadth-first search(BFS) and Dijkstra’s algorithm.Breadth-first search(BFS) is a tree search algorithm used for traversing orsearching a tree or graph.The
基于b路径规划算法的环境中
第二个软件资源使用广度优先搜索
(BFS)和中的算法.广度优先搜索
(BFS)是一个树搜索算法用于穿越
搜索树或者图表.该算法开始
根节点,探讨了所有的相邻节点.一个
方法是想象广度优先搜索扩展
像波出自一块石头扔进一个水池
的水.顶点在同一个“波动”的都是相同的
与该光源的距离顶点.在炉石没有
倾向一个“行动”中任何别的了
搜索.本刊物使用一个基于网格的方法
产生一个路标图.规划方法包括
使用1)信息源的位置,2)水池位置和3)
一个floor-map为二维的工作空间.使用
这些输入了,我们目前的路线图
可能的路径通过把floor-map成一个网格
(图4 a)和连接邻近的网格使用
边缘.路径规划的输入方面给出了
一个floor-map和开始和结束的位置.开始后
和结束floor-map得到鉴定,所处的位置
分为矩形网格,网格作为
包围盒的爪的头.网格的大小
等于包围盒大小的爪吗
头可修改比较的可行性
各种爪设计,都可以使用.在网格
floor-map产生大小,长满了
网格,自由的部分保留,是网格
所有网格涵盖了障碍
移除.这使得规划师只收集名单上
的顶点,不是堵塞的情况,这是用来
产生路线图,路径规划算法.
存储的边缘名单和它的顶点节点列表中形成
为中输入图的最短路径搜索
算法.横贯的算法中的图
前任的,从而产生了地图和距离的地图.
这些前身地图和距离地图就可以
查询找到最短路径从一个给定的来源
其他节点.图4 b部分)的快照
工作细胞和显示边缘的方法
产生的路线图.这三个突出盒
数' 1 ',2”和“3 '是在在各种各样的地点
floor-map.表1只有2水平和垂直的
邻近的边缘以自由,就像贴上标签.同样的箱子贴上
2和3有4和3邻近的水平和垂直的
节点自由.连接是由“路线图”
相邻的水平和垂直的网络节点之间的边缘.
这一步是重复的所有的free-nodes floormap.
一旦产生,一个adjacency-list路线图
边界[Trivedi创建06].

基于b路径规划算法的环境中
第二个软件资源使用广度优先搜索
(BFS)和中的算法。广度优先搜索
(BFS)是一个树搜索算法用于穿越
搜索树或者图表。该算法开始
根节点,探讨了所有的相邻节点。一个
方法是想象广度优先搜索扩展
像波出自一块石头扔进一个水池
的水。顶点在同一个“波动”的都是相同的
与该光源的距离顶点。在炉石没有

全部展开

基于b路径规划算法的环境中
第二个软件资源使用广度优先搜索
(BFS)和中的算法。广度优先搜索
(BFS)是一个树搜索算法用于穿越
搜索树或者图表。该算法开始
根节点,探讨了所有的相邻节点。一个
方法是想象广度优先搜索扩展
像波出自一块石头扔进一个水池
的水。顶点在同一个“波动”的都是相同的
与该光源的距离顶点。在炉石没有
倾向一个“行动”中任何别的了
搜索。本刊物使用一个基于网格的方法
产生一个路标图。规划方法包括
使用1)信息源的位置,2)水池位置和3)
一个floor-map为二维的工作空间。使用
这些输入了,我们目前的路线图
可能的路径通过把floor-map成一个网格
(图4 a)和连接邻近的网格使用
边缘。路径规划的输入方面给出了
一个floor-map和开始和结束的位置。开始后
和结束floor-map得到鉴定,所处的位置
分为矩形网格,网格作为
包围盒的爪的头。网格的大小
等于包围盒大小的爪吗
头可修改比较的可行性
各种爪设计,都可以使用。在网格
floor-map产生大小,长满了
网格,自由的部分保留,是网格
所有网格涵盖了障碍
移除。这使得规划师只收集名单上
的顶点,不是堵塞的情况,这是用来
产生路线图,路径规划算法。
存储的边缘名单和它的顶点节点列表中形成
为中输入图的最短路径搜索
算法。横贯的算法中的图
前任的,从而产生了地图和距离的地图。
这些前身地图和距离地图就可以
querie

收起