Criando roadmaps a partir de estados de configuração uniformemente distribuídos - Ughini, Cleber Souza (2007)
A geração de bons movimentos em tempo real para corpos com muitos graus de liberdade ainda é um desafio. Uma quantidade elevada de graus de liberdade aumenta de forma exponencial a quantidade de posições diferentes que um determinado corpo pode obter. Fazer uso dessa quantidade de possibilidades para gerar movimentos complexos pode ser extremamente útil para planejamento de movimentos de robôs ou personagens virtuais, porém incrivelmente caro em termos computacionais. Existem muitos algoritmos que se baseiam no uso de mapas de caminhos (chamados roadmaps) para trabalhar com corpos com muitos graus de liberdade. Um roadmap funciona como uma coletânea de poses de um corpo interligadas entre si, onde cada ligação representa uma possibilidade de transição livre de colisões. Geralmente as técnicas que utilizam roadmaps usam abordagens determinísticas ou aleatórias para atingir o objetivo. Através de métodos determinísticos é possível explorar de forma mais uniforme o espaço de configuração, garantindo uma melhor cobertura e qualidade do roadmap. Já as abordagens aleatórias, geralmente permitem um melhor desempenho e, principalmente, tornam viáveis a aplicação de uma solução para corpos com muitos graus de liberdade. Neste trabalho é proposto um método determinístico adaptável para a geração de roadmaps (ADRM) que provê uma cobertura adequada do espaço de configuração em um tempo perfeitamente aceitável em comparação a outros métodos. Para obter isso, é feita em primeiro lugar uma classificação de todos os DOFs do modelo e, então, essa classificação é usada como parâmetro para decidir quantas amostras serão geradas de cada DOF. A combinação entre as amostras de todos os DOFs gera a quantidade total de amostras. Para validação do novo método foram executados diversos testes em ambientes distintos. Os testes foram avaliados através da comparação com outras técnicas existentes, em quesitos como tempo de geração e cobertura do espaço de configuração. Os resultados demonstram que o método atinge uma cobertura do espaço de configuração muito boa, em um tempo aceitável.