Offline Bewegungsplanung: Red-Blue Merge

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Offline Bewegungsplanung: Red-Blue Merge

Elmar Langetepe University of Bonn

Offline Bewegungsplanung 2.12.13 Kollisionsfreie Wege cElmar Langetepe WS ’1314 1

(2)

Komplexit¨ at der Schnittzellen: Lem. 2.21

(3)

Komplexit¨ at der Schnittzellen: Lem. 2.21

Kombinationslemma: Guibas,Sharir,Sifrony 1989 (DSS Bibel) Komplexit¨at der Zellen Z₁, . . . , Z_`, ` ≤ k:

|Z₁| + |Z₂| + · · · + |Z_`| ∈ O(r + b + k)

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Komplexit¨ at der Schnittzellen: Lem. 2.21

|Z₁| + |Z₂| + · · · + |Z_`| ∈ O(r + b + k)

Nicht trivial:

Zi

d Zj Zk

(5)

Komplexit¨ at der Schnittzellen: Lem. 2.21

|Z₁| + |Z₂| + · · · + |Z_`| ∈ O(r + b + k)

Nicht trivial:

Zi

d Zj Zk

Zur Analyse der Berechnung verwenden!!!

(6)

Berechnung: Th. 2.22

(7)

Berechnung: Th. 2.22

• Rotes Arrangement R (r), Blaues Arrangement B (b), Punktmenge P (k), Schnittzellen Z_i

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Berechnung: Th. 2.22

• |Z₁| + |Z₂| + · · · + |Z_`| in O((r + b + k) log(r + b + k)) berechnen!

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Berechnung: Th. 2.22

• Sweep Algorithmus

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Berechnung: Th. 2.22

• P erweitern: Innere Endknoten von R und B: Wichtig!!

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Berechnung: Th. 2.22

• Q: P und innere Endknoten

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Berechnung: Th. 2.22

• Q: P und innere Endknoten

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Alg. 2.5: Preprocessing!

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Alg. 2.5: Preprocessing!

F¨ur alle q ∈ Q dar¨uber/darunter-liegende Kante in R und B

(15)

Alg. 2.5: Preprocessing!

(16)

Alg. 2.5: Preprocessing!

Durch Sweep in jedem Arrangement: ¨Ubung O((r + b + k) log(r + b + k))

(17)

Alg. 2.5: Sweep in zwei Richtungen!

a b

q₁

(i)

q₂ q₃

(iii)

q₁ q₃

a b

(ii)

q₂ q₁ q₃

a b

q₂

(18)

Alg. 2.5: Sweep in zwei Richtungen!

i) Teile der Ergebniszellen: Rechts vom am weitesten links liegenden q ∈ Q beginnen

a b

q₁

(i)

q₂ q₃

(iii)

q₁ q₃

a b

(ii)

q₂ q₁ q₃

a b

q₂

(19)

Alg. 2.5: Sweep in zwei Richtungen!

ii) Teile der Ergebniszellen: Links vom am weitesten rechts liegenden q ∈ Q beginnen

a b

q₁

(i)

q₂ q₃

(iii)

q₁ q₃

a b

(ii)

q₂ q₁ q₃

a b

q₂

(20)

Alg. 2.5: Sweep in zwei Richtungen!

iii) Nochmals Aufteilen in Teilzellen

a b

q₁

(i)

q₂ q₃

(iii)

q₁ q₃

a b

(ii)

q₂ q₁ q₃

a b

q₂

(21)

Alg. 2.5: Sweep in zwei Richtungen!

iii) Nochmals Aufteilen in Teilzellen Dann Vereinigung!

a b

q₁

(i)

q₂ q₃

(iii)

q₁ q₃

a b

(ii)

q₂ q₁ q₃

a b

q₂

(22)

Alg. 2.6: Sweep (eine Richtung!)

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Alg. 2.6: Sweep (eine Richtung!)

• ES: nach X-Koord. sort.

Punkte aus Q + zus¨atzl. Ecken von R und B.

(24)

Alg. 2.6: Sweep (eine Richtung!)

• SSS: Zu jedem Zeitpunkt:

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Alg. 2.6: Sweep (eine Richtung!)

– sortierte Folge der Schnittzellen entlang der Sweepline

(26)

Alg. 2.6: Sweep (eine Richtung!)

– Schnittzellen haben Zeiger auf O/U Kanten

(27)

Alg. 2.6: Sweep (eine Richtung!)

– Schnittzellen haben Zeiger auf O/U Kanten

– Scout l¨auft auf Schnittkante und bewacht mitentscheidene Kanten!!

(28)

Alg. 2.6: Ereignisse!!

(29)

Alg. 2.6: Ereignisse!!

• Bewachte Kante wechselt! (Schnitte: Mit Bewacher?)

(30)

Alg. 2.6: Ereignisse!!

• Randkante wechselt! (Schnitte: Mit Bewacher/Mit Randkante?)

(31)

Alg. 2.6: Ereignisse!!

• Red/Blue Schnittpunkt: Region Ende oder Wechsel Rand/Bewachte Kante

(32)

Alg. 2.6: Ereignisse!!

(33)

Alg. 2.6: Ereignisse!!

• Endpunkt aus Q: Neue Region (Bewachung/Schnitte)!!

(34)

Alg. 2.6: Ereignisse!!

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Alg. 2.6: Ereignisse!!

(36)

Alg. 2.6: Ereignisse!!

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Alg. 2.6: Ereignisse!!

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Alg. 2.6: Ereignisse!!

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Beispiel (Tafel): Alg. 2.6: Ereignisse!!

(40)

Beispiel (Tafel): Alg. 2.6: Ereignisse!!

n = r + b + k

(41)

Beispiel (Tafel): Alg. 2.6: Ereignisse!!

n = r + b + k

1. Rot/Roter Schnittpunkt: Wechsel! Schnitte! O(1) 2. Blau/Blauer Schnittpunkt: Wechsel! Schnitte! O(1) 3. Rot/Blauer Schnittpunkt: Wechsel! Schnitte! O(1)

4. Neuer Punkt: Regionstart O(1) Preprocessing! Einf¨ugen in SSS:

O(log n); Schnitte! O(1)

(42)

Beispiel (Tafel): Alg. 2.6: Ereignisse!!

n = r + b + k

1. Rot/Roter Schnittpunkt: Wechsel! Schnitte! O(1) 2. Blau/Blauer Schnittpunkt: Wechsel! Schnitte! O(1) 3. Rot/Blauer Schnittpunkt: Wechsel! Schnitte! O(1)

4. Neuer Punkt: Regionstart O(1) Preprocessing! Einf¨ugen in SSS:

O(log n); Schnitte! O(1)

• Schnitte Blau/Rot berechnen: 1), 2), 3), 4)!

– A) N¨achsten berechnet in O(1)

– B) Einf¨ugen in ES: O(log n): Begr¨undung!

(43)

Analyse: Red-Blue Merge Th. 2.22

(44)

Analyse: Red-Blue Merge Th. 2.22

n = r + b + k

(45)

Analyse: Red-Blue Merge Th. 2.22

n = r + b + k

• Nie mehr als O(r + b + k) Punkte in ES

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Analyse: Red-Blue Merge Th. 2.22

n = r + b + k

• Nie mehr als O(r + b + k) Regionen in SSS

(47)

Analyse: Red-Blue Merge Th. 2.22

n = r + b + k

• Einf¨ugen in ES: O(log(r + b + k))

(48)

Analyse: Red-Blue Merge Th. 2.22

n = r + b + k

• Einf¨ugen in SSS: O(log(r + b + k))

(49)

Analyse: Red-Blue Merge Th. 2.22

n = r + b + k

• Nicht mehr als O(r + b + k) Ereignisse:

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Analyse: Red-Blue Merge Th. 2.22

n = r + b + k

– Rot/Rot, Blau/Blau:

(51)

Analyse: Red-Blue Merge Th. 2.22

n = r + b + k

– Rot/Rot, Blau/Blau: r und b

– Rot/Blau, neu aber in O(r + b + k)

(52)

Analyse: Red-Blue Merge Th. 2.22

n = r + b + k

– Rot/Blau, neu aber in O(r + b + k) – Neue Punkte:

(53)

Analyse: Red-Blue Merge Th. 2.22

n = r + b + k

– Rot/Blau, neu aber in O(r + b + k) – Neue Punkte: max. k + r + b

(54)

Analyse: Red-Blue Merge Th. 2.22

n = r + b + k

– Rot/Blau, neu aber in O(r + b + k) – Neue Punkte: max. k + r + b

Insgesamt: O(n log n)

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Analyse: Red-Blue Merge Th. 2.22

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Analyse: Red-Blue Merge Th. 2.22

• Problem (Besonderheiten):

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Analyse: Red-Blue Merge Th. 2.22

• Eine bewachte Kante geh¨ort zu vielen Zellen!

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Analyse: Red-Blue Merge Th. 2.22

• Nicht f¨ur alle Zellen pr¨ufen!!

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Analyse: Red-Blue Merge Th. 2.22

• Abhilfe: In Listen zusammenfassen!

(60)

Analyse: Red-Blue Merge Th. 2.22

• Abhilfe: In Listen zusammenfassen!

• Nur mit oberen/unteren den Schnitt testen!

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Initialisierung Red-Blue Merge Th. 2.22

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Initialisierung Red-Blue Merge Th. 2.22

• Weitere Besonderheiten

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Initialisierung Red-Blue Merge Th. 2.22

• Initialisierung

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Initialisierung Red-Blue Merge Th. 2.22

• Initialisierung

• Zu Beginn nur zwei einzelne B¨ogen

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Initialisierung Red-Blue Merge Th. 2.22

• Initialisierung

• Nat¨urliche Begrenzung (h¨aufig)

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Initialisierung Red-Blue Merge Th. 2.22

• Initialisierung

• Unendliche Zellen

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Initialisierung Red-Blue Merge Th. 2.22

• Initialisierung

• Unendliche Zellen

• Beispiel: Tafel!

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Zellenberechnung: Th. 2.23

(69)

Zellenberechnung: Th. 2.23

n X-monotone Kurvenst¨ucke von denen sich zwei nur s mal

schneiden, x gegeben. Zelle Z_x kann in Zeit O(λ_s+2(n)) log² n) berechnet werden.

(70)

Fahrplan!!

• Divide and Conquer!!

• Teile Segmente in zwei gleichgroße Mengen Z₁, Z₂

• Berechne Z₁_x und Z₂_x

• Merge zu {Z₁ ∪ Z₂}_x

• Spezieller Merge wegen Schnitt mit x

• RED BLUE Merge

• Merge: Komplexit¨at des Ergebnisses

(71)

Beweis: Th. 2.22

(72)

Beweis: Th. 2.22

Divide and Conquer

(73)

Beweis: Th. 2.22

Divide and Conquer

T(n) ≤ 2T

n 2

(74)

Beweis: Th. 2.22

Divide and Conquer

T(n) ≤ 2T

n 2

(Rek.)

(75)

Beweis: Th. 2.22

Divide and Conquer

T(n) ≤ 2T

n 2

(Rek.) + C × λ_s+2(n) log(λ_s+2(n))

(76)

Beweis: Th. 2.22

Divide and Conquer

T(n) ≤ 2T

n 2

(Rek.) + C × λ_s+2(n) log(λ_s+2(n)) (R/B-Merge)

(77)

Beweis: Th. 2.22

Divide and Conquer

T(n) ≤ 2T

n 2

≤ 2

2T

n 4

+ Cλ_s+2

n 2

log n 2

+ C × λ_s+2(n) log n

(78)

Beweis: Th. 2.22

Divide and Conquer

T(n) ≤ 2T

n 2

≤ 2

2T

n 4

+ Cλ_s+2

n 2

log n 2

+ C × λ_s+2(n) log n ... ...

(79)

Beweis: Th. 2.22

Divide and Conquer

T(n) ≤ 2T

n 2

≤ 2

2T

n 4

+ Cλ_s+2

n 2

log n 2

+ C × λ_s+2(n) log n ... ...

≤ (n) (T(1) + C) + C

logn

X

i=0

λ_s+2(n) log n 2ⁱ

(80)

Beweis: Th. 2.22

Divide and Conquer

T(n) ≤ 2T

n 2

≤ 2

2T

n 4

+ Cλ_s+2

n 2

log n 2

+ C × λ_s+2(n) log n ... ...

≤ (n) (T(1) + C) + C

logn

X

i=0

λ_s+2(n) log n 2ⁱ

∈ O(λ_s+2(n) log² n)

(81)

Anwendungen: Kap. 2.2.2

(82)

Anwendungen: Kap. 2.2.2

• Polygonaler Roboter R mit |R| = m

(83)

Anwendungen: Kap. 2.2.2

• Polygonale Szene n Ecken

(84)

Anwendungen: Kap. 2.2.2

• Reine Translationsbewegung

(85)

Anwendungen: Kap. 2.2.2

• Startposition s, Endposition t

(86)

Anwendungen: Kap. 2.2.2

• Startposition s, Endposition t

• Kollisionsfreie Bahn von s nach t

(87)

Alg. 2.7

(88)

(89)

Preprocessing:

(90)

Preprocessing:

• Arrang. 2mn Linienseg.(Ecke/Kante)

(91)

Preprocessing:

• Ber. Zelle Z, die s enth¨alt:

(92)

Preprocessing:

Komplexit¨at O(λ₍₁₊₂₎(mn)),

(93)

Preprocessing:

Komplexit¨at O(λ₍₁₊₂₎(mn)), Laufzeit O(λ₍₁₊₂₎(mn) log²(mn))

(94)

Preprocessing:

• Trapezzerlegung,

(95)

Preprocessing:

• Trapezzerlegung, Zusammenhangsgraph:

(96)

Preprocessing:

Seidel O(λ₍₁₊₂₎(mn) log^∗(mn)) (Sweep)

(97)

Preprocessing:

Seidel O(λ₍₁₊₂₎(mn) log^∗(mn)) (Sweep) Query: gegebenes t:

• Trapez, das t enth¨alt: O(log(mn))

(98)

Preprocessing:

Seidel O(λ₍₁₊₂₎(mn) log^∗(mn)) (Sweep) Query: gegebenes t:

• Trapez, das t enth¨alt: O(log(mn))

• Pfad s nach t im Zusammenhangsgraph:

O(λ₍₁₊₂₎(mn))

(99)

Theorem 2.24

(100)

Theorem 2.24

Translation von R polygonaler Roboter mit m Ecken, in einer

Umgebung mit polygonalen Hindernissen P_i mit insgesamt n Ecken.

(101)

Theorem 2.24

Gegeben seien Start– und Zielposition s, t.

(102)

Theorem 2.24

Gegeben seien Start– und Zielposition s, t.

Dann kann in Zeit O(mn α(mn) log²(mn)) eine kollisionsfreie

Translation von s nach t bestimmt werden oder festgestellt werden, dass keine solche existiert.

(103)

Anwendungen: Kap. 2.2.3

(104)

Anwendungen: Kap. 2.2.3

• Allgemeinheit der Konstruktion ausnutzen

(105)

Anwendungen: Kap. 2.2.3

• n B¨ogen begrenzen Konfigurationsraum

(106)

Anwendungen: Kap. 2.2.3

• Beispiel: Podest,

(107)

Anwendungen: Kap. 2.2.3

• Beispiel: Podest, Roboterarm mit zwei Gelenken

γ

α

(108)

Anwendungen: Kap. 2.2.3

• Zwei Freiheitsgerad: Tupel des Konfigurationsraumes!!

γ

α

(109)

Anwendungen: Kap. 2.2.3

• Hindernisse,

γ₁

α₁

(110)

Anwendungen: Kap. 2.2.3

• Hindernisse, normierte Arml¨ange

γ₁

α₁

(111)

Anwendungen: Kap. 2.2.3

γ₁

α₁

P₁

P₂

(112)

Anwendungen: Kap. 2.2.3

γ₁

α₁ R 1

1

P₁

P₂

(113)

Wodurch wird eine Zelle begrenzt? 1.

(114)

Wodurch wird eine Zelle begrenzt? 1.

Einschr¨ankung unterer Bogen:

P₂ P₁

(115)

Wodurch wird eine Zelle begrenzt? 1.

Einschr¨ankung unterer Bogen: α₁,

α₁

P₂ P₁

(116)

Wodurch wird eine Zelle begrenzt? 1.

Einschr¨ankung unterer Bogen: α₁, α₂

α₁

α₂ _P

2

P₁

(117)

Wodurch wird eine Zelle begrenzt? 1.

Einschr¨ankung unterer Bogen: α₁, α₂ Zwei Kanten im Konfigurationsraum!!

α₁

α₂ _P

2

P₁

0 π 2π

α₁

0 α₂

(118)

Wodurch wird eine Zelle begrenzt? 2.

(v, w)

1

α α⁰

γ γ⁰

(119)

Wodurch wird eine Zelle begrenzt? 2.

Kontakt: Hindernisecke mit oberem Arm! Entlangschieben!

(v, w)

1

α α⁰

γ γ⁰

(120)

Wodurch wird eine Zelle begrenzt? 2.

Kurve im Konfigurationsraum!!

(v, w)

1

α α⁰

γ γ⁰

(121)

Wodurch wird eine Zelle begrenzt? 2.

Geschickte Parametrisierung w¨ahlen! (Tafel)

(v, w)

1

α α⁰

γ γ⁰

(122)

Wodurch wird eine Zelle begrenzt? 3.

Y = aX +b

1 α

γ

(123)

Wodurch wird eine Zelle begrenzt? 3.

Kontakt: Roboterecke mit Hinderniskante! Entlangschieben!

Y = aX +b

1 α

γ

(124)

Wodurch wird eine Zelle begrenzt? 3.

Y = aX +b

1 α

γ

(125)

Wodurch wird eine Zelle begrenzt? 3.

Geschickte Parametrisierung w¨ahlen! (Tafel)

Y = aX +b

1 α

γ

(126)

Algebraische Kurven!

(127)

Algebraische Kurven!

1. 2 Geraden x = cos(α_i) i = 1, 2

(128)

Algebraische Kurven!

2. n Kurven: (v, w) fest! {(x, y)|(2wy²)²(1 − x²) = (v² − 2xv + x² − y²v² + 2xvy² − w²y² − y²)²}

(129)

Algebraische Kurven!

2. n Kurven: (v, w) fest! {(x, y)|(2wy²)²(1 − x²) = (v² − 2xv + x² − y²v² + 2xvy² − w²y² − y²)²} 3. n Kurven: (a, b) fest!