ScholarGate
Avustaja
Machine learningMotion Planning

Probabilistinen reitistö

Probabilistinen reitistö (PRM) -menetelmä on liikkumissuunnittelualgoritmi, joka rakentaa esilasketun graafin (reitistön) toteuttamiskelpoisista poluista konfiguraatioavaruudessa ottamalla satunnaisia konfiguraatioita ja yhdistämällä ne, jos ne ovat törmäysvapaita. Kavraki et al. esittelivät PRM:n vuonna 1996, ja se on tehokas monikyselysuunnittelutilanteissa, joissa vastataan moneen polkukyselyyn, jolloin reitistön rakentamiskustannus jaetaan monen kyselyn kesken.

Avaa sovelluksessa MethodMindTulossaVideoTulossaDownload slides

Lue koko menetelmä

Vain jäsenille

Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.

Kirjaudu sisään

Method map

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

Lähteet

  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

Näin viittaat tähän sivuun

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

Tähän viittaavat

ScholarGateProbabilistic Roadmap (Probabilistic Roadmap). Haettu 2026-06-15 osoitteesta https://scholargate.app/fi/control-theory/probabilistic-roadmap · Aineisto: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026