ScholarGate
Assistent
Machine learningMotion Planning

Rapidly-Exploring Random Tree

Der Rapidly-Exploring Random Tree (RRT) ist ein Algorithmus zur Bewegungsplanung, der einen Baum von zulässigen Pfaden aufbaut, indem er iterativ zufällige Konfigurationen im Arbeitsraum abtastet und diese mit dem nächstgelegenen vorhandenen Knoten im Baum verbindet. RRT wurde 1998 von LaValle eingeführt und stellt einen Durchbruch für die Bewegungsplanung in hochdimensionalen Räumen dar, da er Robotern ermöglicht, kollisionsfreie Pfade in komplexen Umgebungen mit Hindernissen, Gelenkbeschränkungen und kinematischen Zwängen zu finden.

In MethodMind öffnenDemnächstVideoDemnächstDownload slides

Die vollständige Methode lesen

Nur für Mitglieder

Melden Sie sich mit einem kostenlosen Konto an, um diesen Abschnitt zu lesen.

Anmelden

Method map

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

Quellen

  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

So zitieren Sie diese Seite

ScholarGate. (2026, June 3). Rapidly-Exploring Random Tree. ScholarGate. https://scholargate.app/de/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

Referenziert von

ScholarGateRapidly-Exploring Random Tree (Rapidly-Exploring Random Tree). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/control-theory/rapidly-exploring-random-tree · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026