Roadmap Probabilístico
El método de Roadmap Probabilístico (PRM) es un algoritmo de planificación de movimiento que construye un grafo precalculado (roadmap) de trayectorias factibles a través del espacio de configuración, muestreando configuraciones aleatorias y conectándolas si no hay colisión. Introducido por Kavraki et al. en 1996, PRM es potente para escenarios de planificación multi-consulta donde se responden muchas consultas de trayectoria, amortizando el coste de construcción del roadmap entre muchas consultas.
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Fuentes
- 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 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Probabilistic Roadmap. ScholarGate. https://scholargate.app/es/control-theory/probabilistic-roadmap
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- Control Predictivo Basado en ModeloTeoría de control↔ compare
- Árbol de Exploración Rápida AleatoriaTeoría de control↔ compare
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