로봇 조작자에 있는 계획 시간을 감소시키기는 자동화 일에 있는 효율성 그리고 응답성을 개량하기 위하여 근본적입니다. 몇몇 실제적인 방법은 정확도 또는 안전을 손상 없이 빠른 운동 계획을 달성하기 위하여 고용될 수 있습니다.

Algorithms 최적화

더 효율적인 알고리즘을 사용하여 계획 시간을 크게 줄일 수 있습니다. Rapidly-exploring Random Trees (RRT) 및 Probabilistic Roadmaps (PRM)과 같은 샘플링 기반 메소드는 높은 차원 공간의 속도를 위해 인기가 있습니다. 또한, 헤리티지 기반 알고리즘을 구현하는 것은 더 신속하게 페라리스 가능한 솔루션으로 플래너를 안내 할 수 있습니다.

사전 처리 및 캐싱

전처리 환경 데이터 및 캐싱 공통 경로는 실시간 작동 중에 계산을 줄일 수 있습니다. 일반적인 작업에 대한 사전 처리 된 trajectories 라이브러리를 작성하면 로봇이 즉시 적절한 경로, 최소화 계획 지연을 선택할 수 있습니다.

병렬 가공

멀티 코어 CPU 또는 GPU와 같은 병렬 처리 기능을 활용하면 계획 알고리즘을 가속화 할 수 있습니다. 여러 계획 스레드를 실행하면 최적의 경로를 빠르게 찾는 것이 바람직합니다.

환경 단순화

불필요한 장애물을 제거하거나 작업 공간을 단순화하여 환경의 복잡성을 감소시키며, 계산적 부하를 줄일 수 있습니다. 이 단순화는 더 효율적으로 운영하고 솔루션을 더 빠르게 찾을 수 있도록 플래너를 허용합니다.