地球の連続地図上で経路探索を行うための最先端のアルゴリズムとは何ですか？

ノルウェーのフィヨルドのどこかに太陽電池式の自律水上船があり、かなり最近の地図セット、GPS受信機を備えていて、詳細なコマンドをダウンリンクする手段がないと仮定します。この船は、可能な限り早い時期に海南島に到達しなければなりません。

• 地球上の海上ルートを見つけるための決定論的なアルゴリズムは何ですか？

• 彼らの時間とメモリの複雑さは何ですか？

• たとえば、地球の地図を、接続されたポリゴン（つまり、球/楕円体のドローネ三角形分割）を含む図に変換した後、A *を使用できますか？

回答は、理想的には上記の質問の議論を伴う論文への参照を提供する必要があります。

Rob Langが指摘したように、アルゴリズムは通常の基準に適合しなければなりません。時間の制約がない場合、地球の海と海の任意の2点間の最短経路につながるか、そうでなければ経路探索の失敗を示します。

ここには興味深いサブトピックがあります（オンライン計算用の事前計算時間/ストレージのトレーディング、締め切りが始まる前にやや準最適なルートを提供するなど）が、これらは主な問題に付随しています。

決定論的な要件は、それほど制約ではありません。これは、車両が現在の状態を確実に把握していることを示しています。つまり、障害物を回避できる方法で経路を計画することをお勧めします。私がこれを見てきた最も良い方法は、サンプリングベースのプランナーを使用することです。Steven LaValleは、このトピックに関する中心的な学術リソースを作成しました：Planning Algorithms。

RRT *アルゴリズムは、彼が説明するプランナーの1つです。このアルゴリズムは、実行可能性（障害物回避など）と最適性を確保するために、ランダムサンプルといくつかのヒューリスティックを使用して状態空間ツリーを生成します。RRT *の詳細については、LaValleの本またはSertac KaramanのWebサイトを参照してください。漸近的な時間とメモリの特性は、処理するO（nlogn）とクエリのO（n）として記述されます。アルゴリズムは、空間の複雑さでも線形O（n）です。

さらに検討すると、潜在的なフィールドは、経路探索のための興味深い低コストの選択肢です。目的地に強い料金を請求すると、最終的にエージェントが料金を請求します。International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems のより技術的な記事は、より多くの洞察を提供します。

ベクトルフィールドも非常に安価なソリューションですが、マルチエージェントパスファインディングによく使用されます。ただし、ベクトルフィールドはオープンエリアには非常に適しています。ただし、上記の方法はいずれも最短経路を保証するものではなく、最適な経路指定を犠牲にしてより良い動的応答を実現します。

事前にA *を使用してウェイポイントを生成したり、ベクトルフィールドを使用して各ウェイポイントに移動するなど、組み合わせたアプローチも強力です。これにより、おそらくマクロスケールでより最適な動作が得られます。

水泳ロボットの軍隊を取得する場合は、これらに留意してください。