ScholarGate
עוזר
Machine learningMotion Planning

מפת דרכים הסתברותית

שיטת מפת הדרכים ההסתברותית (PRM) היא אלגוריתם לתכנון תנועה הבונה גרף מחושב מראש (מפת דרכים) של מסלולים אפשריים במרחב הקונפיגורציה על ידי דגימת קונפיגורציות אקראיות וחיבורן אם הן נטולות התנגשות. PRM, שהוצגה על ידי Kavraki et al. ב-1996, יעילה במיוחד עבור תרחישי תכנון מרובי-שאילתות, שבהם נענות שאילתות מסלול רבות, תוך הפחתת עלות בניית מפת הדרכים על פני שאילתות רבות.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

מקורות

  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

איך לצטט עמוד זה

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

מאוזכר על ידי

ScholarGateProbabilistic Roadmap (Probabilistic Roadmap). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/control-theory/probabilistic-roadmap · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026