非線形運動計画のための軌道バンドルグラフ

- 非線形・black-box なダイナミクスを持つシステムのための motion planning 手法「Graphs of Trajectory Bundles (GTB)」の提案。 - sampling-based motion planning と trajectory optimization、graph search を組み合わせた手法。 - workspace の graph-of-convex-sets 分解に基づき、trajectory bundles のグラフを反復的に構築する。 - グラフ上の shortest-path 問題を解くことで、動的に実行可能な解を求める。

- 要旨からは不明（具体的な先行研究との比較は述べられていない）。 - ただし sampling-based motion planning、trajectory optimization、graph search の組み合わせにより、高度に非線形・不安定・black-box なダイナミクスと複雑な衝突・仕様制約を扱える点を利点として主張している。

- workspace を graph-of-convex-sets に分解する。 - 各 vertex においてシステムの局所ダイナミクスを捉える trajectory bundles のグラフを反復的に構築する。 - このグラフ上で shortest-path 問題を解き、極力動的に実行可能な iterates を得る。 - 解は極限においてシステムのダイナミクスを満たし、衝突回避や追加の安全・仕様制約は下層グラフの構築によって満たされる。

- 要旨からは不明（具体的な実験・検証結果は述べられていない）。 - 主張としては、高度に非線形・不安定・black-box なダイナミクスと複雑な衝突・仕様制約を扱えることを示すとされている。

- 要旨からは不明（限界や議論の詳細は述べられていない）。 - 動的に実行可能な解は『極限において』ダイナミクスを満たすという点が記述されており、有限回の反復での feasibility については言及がない。

- 要旨からは不明（参照・比較されている研究は明示されていない）。 - 関連手法として sampling-based motion planning、trajectory optimization、graph search、graph-of-convex-sets 分解が挙げられる。