Probabilistische Roadmap
Die Methode der probabilistischen Roadmap (PRM) ist ein Algorithmus zur Bewegungsplanung, der durch das Ziehen zufälliger Konfigurationen und deren Verbindung, falls kollisionsfrei, einen vorab berechneten Graphen (Roadmap) von zulässigen Pfaden durch den Konfigurationsraum aufbaut. PRM wurde 1996 von Kavraki et al. eingeführt und ist leistungsfähig für Planungsszenarien mit mehreren Abfragen (Multi-Query Planning), bei denen viele Pfadanfragen beantwortet werden, wodurch die Kosten für den Aufbau der Roadmap über viele Abfragen amortisiert werden.
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Quellen
- 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 ↗
- 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 ↗
- LaValle, S. M. (2006). Planning Algorithms. Cambridge University Press. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Probabilistic Roadmap. ScholarGate. https://scholargate.app/de/control-theory/probabilistic-roadmap
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