Machine learningMotion Planning
確率的ロードマップ
確率的ロードマップ（PRM）法は、ランダムな配置をサンプリングし、衝突のない場合にそれらを接続することによって、構成空間を通過する実行可能な経路の事前計算済みグラフ（ロードマップ）を構築する運動計画アルゴリズムです。1996年にKavrakiらによって導入されたPRMは、多くの経路クエリが応答されるマルチクエリ計画シナリオにおいて強力であり、ロードマップ構築コストを多くのクエリに償却します。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Probabilistic Roadmap. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/control-theory/probabilistic-roadmap
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