Machine learningMotion Planning

شجرة الاستكشاف العشوائي السريع

تُعد شجرة الاستكشاف العشوائي السريع (RRT) خوارزمية تخطيط حركة تبني شجرة من المسارات الممكنة عن طريق أخذ عينات متكررة من التكوينات العشوائية في مساحة العمل وربطها بأقرب عقدة موجودة في الشجرة. قدمها LaValle في عام 1998، وتُعد RRT اختراقًا في تخطيط الحركة عالي الأبعاد، مما يمكّن الروبوتات من إيجاد مسارات خالية من الاصطدام في بيئات معقدة تحتوي على عوائق وحدود مشتركة وقيود حركية.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. LaValle, S. M. (1998). Rapidly-exploring random trees: A new tool for path planning. Technical Report TR 98-11, Iowa State University. link
  2. Karaman, S., & Frazzoli, E. (2011). Sampling-based algorithms for optimal motion planning. International Journal of Robotics Research, 30(7), 846-894. DOI: 10.1177/0278364911406761
  3. LaValle, S. M. (2006). Planning Algorithms. Cambridge University Press. link

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Rapidly-Exploring Random Tree. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/control-theory/rapidly-exploring-random-tree

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateRapidly-Exploring Random Tree (Rapidly-Exploring Random Tree). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/control-theory/rapidly-exploring-random-tree · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026