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2011 | OriginalPaper | Chapter

Incremental Sampling-Based Algorithms for a Class of Pursuit-Evasion Games

Authors : Sertac Karaman, Emilio Frazzoli

Published in: Algorithmic Foundations of Robotics IX

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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Pursuit-evasion games have been used for modeling various forms of conflict arising between two agents modeled as dynamical systems. Although analytical solutions of some simple pursuit-evasion games are known, most interesting instances can only be solved using numerical methods requiring significant offline computation. In this paper, a novel incremental sampling-based algorithm is presented to compute optimal open-loop solutions for the evader, assuming worst-case behavior for the pursuer. It is shown that the algorithm has probabilistic completeness and soundness guarantees. As opposed to many other numerical methods tailored to solve pursuit-evasion games, incremental sampling-based algorithms offer anytime properties, which allow their real-time implementations in online settings.

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Metadata
Title
Incremental Sampling-Based Algorithms for a Class of Pursuit-Evasion Games
Authors
Sertac Karaman
Emilio Frazzoli
Copyright Year
2011
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-17452-0_5