ScholarGate
Асистент
Machine learningMotion Planning

Вероятностна пътна карта

Методът на вероятностната пътна карта (PRM) е алгоритъм за планиране на движение, който изгражда предварително изчислена графика (пътна карта) от осъществими пътища през конфигурационното пространство чрез вземане на случайни конфигурации и свързването им, ако са без сблъсък. Въведен от Kavraki et al. през 1996 г., PRM е мощен за сценарии на многозапитвано планиране, където се отговаря на много заявки за пътища, амортизирайки разходите за изграждане на пътната карта между много заявки.

Отворете в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

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

Източници

  1. Kavraki, L. E., Svestka, P., Latombe, J. C., & Overmars, M. H. (1996). Probabilistic roadmaps for path planning in high-dimensional configuration spaces. IEEE Transactions on Robotics and Automation, 12(4), 566-580. DOI: 10.1109/70.508439
  2. Overmars, M. H., & Svestka, P. (1992). A probabilistic learning approach to motion planning. Proceedings of the Fourth Workshop on Algorithmic Foundations of Robotics, 19-37. link
  3. LaValle, S. M. (2006). Planning Algorithms. Cambridge University Press. link

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Probabilistic Roadmap. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/control-theory/probabilistic-roadmap

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

Цитиран в

ScholarGateProbabilistic Roadmap (Probabilistic Roadmap). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/control-theory/probabilistic-roadmap · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026