आंशिक रूप से ज्ञात वातावरणों के लिए सबसे उत्तम और कुशल पथ योजना

मोबाइल रोबोट के लिए मार्गों की योजना बनाने का कार्य अनुसंधान साहित्य में काफी ध्यान आकर्षित कर चुका है। अधिकांश कार्य यह मानता है कि रोबोट के पास अपने वातावरण का एक पूरा और सटीक मॉडल है, इससे पहले कि वह हिलना शुरू करे; आंशिक रूप से ज्ञात वातावरणों की समस्या पर कम ध्यान दिया गया है। यह स्थिति एक खोजी रोबोट के लिए होती है या एक ऐसा रोबोट जो फर्श की योजना या स्थल मानचित्र के बिना किसी लक्ष्य स्थान पर जाना चाहिए। मौजूदा दृष्टिकोण ज्ञात जानकारी के आधार पर एक प्रारंभिक पथ की योजना बनाते हैं और फिर योजना को स्थानीय रूप से संशोधित करते हैं या जैसे ही रोबोट अपने संवेदकों के साथ बाधाओं का पता लगाता है, संपूर्ण पथ को फिर से योजना बनाते हैं, क्रमशः उत्तमता या गणनात्मक दक्षता का बलिदान देते हैं। यह पेपर एक नया एल्गोरिदम, D*, प्रस्तुत करता है, जो अज्ञात, आंशिक रूप से ज्ञात और बदलते वातावरणों में कुशल, उत्तम और पूर्ण तरीके से पथों की योजना बनाने में सक्षम है।