Roadmap Probabilistica
Il metodo Probabilistic Roadmap (PRM) è un algoritmo di pianificazione del movimento che costruisce un grafo pre-calcolato (roadmap) di percorsi fattibili attraverso lo spazio delle configurazioni, campionando configurazioni casuali e collegandole se prive di collisioni. Introdotto da Kavraki et al. nel 1996, PRM è potente per scenari di pianificazione multi-query, dove molte richieste di percorso vengono elaborate, ammortizzando il costo di costruzione della roadmap su molte query.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Probabilistic Roadmap. ScholarGate. https://scholargate.app/it/control-theory/probabilistic-roadmap
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