Importance Sampling based on Adaptive Principal Component Analysis

Inici | Què és? | Contacte

English | Castellano

Consultar RECERCAT

Per comunitats i
col·leccions Per data Per autors Per títols Per matèries

Consultar col·lecció

Per data Per autors Per títols Per matèries

Estadístiques

Del document Tot RECERCAT

El meu RECERCAT

Entrar Alertes per correu-e

Directori d’altres repositoris

Pàgina inicial del RECERCAT > Universitat Politècnica de Catalunya > Documents de recerca > Visualitza document

Per accedir als documents amb el text complet, si us plau, seguiu el següent enllaç: http://hdl.handle.net/2117/12782

dc.contributor	Universitat Politècnica de Catalunya. Institut d'Organització i Control de Sistemes Industrials
dc.contributor	Universitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Enginyeria de Sistemes, Automàtica i Informàtica Industrial
dc.contributor	Universitat Politècnica de Catalunya. SIR - Service and Industrial Robotics
dc.contributor.author	Rosell Gratacòs, Jan
dc.contributor.author	Cruz Llopis, Luis Javier de la
dc.contributor.author	Pérez, Alexander
dc.contributor.author	Suárez Feijóo, Raúl
dc.date	2011
dc.identifier.citation	Rosell, J. [et al.]. Importance Sampling based on Adaptive Principal Component Analysis. A: IEEE International Symposium on Assembly and Manufacturing. "2011 IEEE International Symposium on Assembly and Manufacturing". Tampere: IEEE, 2011.
dc.identifier.citation	978-1-61284-341-4
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/2117/12782
dc.language.iso	eng
dc.publisher	IEEE
dc.rights	Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Spain
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.subject	Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Robòtica
dc.subject	Informatica
dc.subject	Robòtica
dc.title	Importance Sampling based on Adaptive Principal Component Analysis
dc.type	info:eu-repo/semantics/submittedVersion
dc.type	info:eu-repo/semantics/conferenceObject
dc.description.abstract	Sampling-based approaches are currently the most efficient ones to solve path planning problems, being their performance dependant on the ability to generate samples in those areas of the configuration space relevant to the problem. This paper introduces a novel importance sampling method that uses Principal Component Analysis to focalize the region where to sample in order to increase the probability of finding collision-free configurations. The proposal is illustrated with a 2D configuration space with a narrow passage and compared to the uniform random sampling method.
dc.description.abstract	Peer Reviewed

Mostra el registre simple del document

Documents relacionats

Altres documents del mateix autor/a

Including virtual constraints in motion planning for anthropomorphic hands

Rosell Gratacòs, Jan; Suárez Feijóo, Raúl; Pérez, Alexander; Rosales Gallegos, Carlos

Autonomous motion planning of a hand-arm robotic system based on captured human-like hand postures

Rosell Gratacòs, Jan; Suárez Feijóo, Raúl; Rosales Gallegos, Carlos; Pérez, Alexander

Sampling C-obstacles border using a filtered deterministic sequence

Rosell Gratacòs, Jan; Pérez, Alexander

Programming assignments to learn how to build a Probabilistic Roadmap Planner

Rosell Gratacòs, Jan; Pérez, Alexander

A novel path planning proposal based on the combination of deterministic sampling and harmonic functions

Rosell Gratacòs, Jan; Vázquez Hurtado, Carlos; Pérez, Alexander; Iñíguez Galbete, Pedro

Accessibilitat | Avís legal | Política de Cookies | Documents d'ús intern

Coordinació

Patrocini