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Machine learningMotion Planning

Arbre à exploration rapide aléatoire

L'arbre à exploration rapide aléatoire (RRT) est un algorithme de planification de mouvement qui construit un arbre de trajectoires réalisables en échantillonnant itérativement des configurations aléatoires dans l'espace de travail et en les connectant au nœud existant le plus proche dans l'arbre. Introduit par LaValle en 1998, le RRT constitue une avancée majeure pour la planification de mouvement dans les espaces de haute dimension, permettant aux robots de trouver des trajectoires sans collision dans des environnements complexes avec des obstacles, des limites articulaires et des contraintes cinématiques.

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Sources

  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

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Rapidly-Exploring Random Tree. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/control-theory/rapidly-exploring-random-tree

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ScholarGateRapidly-Exploring Random Tree (Rapidly-Exploring Random Tree). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/control-theory/rapidly-exploring-random-tree · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026