ScholarGate
Assistent
Machine learningMotion Planning

Tõenäosuslik teekaart

Tõenäosusliku teekaardi (PRM) meetod on liikumise planeerimise algoritm, mis konstrueerib eelnevalt arvutatud graafi (teekaardi) teostatavatest teedest läbi konfiguratsiooniruumi, võttes juhuslikke konfiguratsioone ja ühendades need, kui need on kokkupõrkevabad. Kavraki jt poolt 1996. aastal tutvustatud PRM on võimas mitme päringu planeerimise stsenaariumide puhul, kus vastatakse paljudele teepäringutele, amortiseerides teekaardi koostamise kulu paljude päringute vahel.

Ava rakenduses MethodMindPeagiVideoPeagiDownload slides

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Method map

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

Allikad

  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

Kuidas sellele lehele viidata

ScholarGate. (2026, June 3). Probabilistic Roadmap. ScholarGate. https://scholargate.app/et/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

Sellele viitavad

ScholarGateProbabilistic Roadmap (Probabilistic Roadmap). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/control-theory/probabilistic-roadmap · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026