Machine learningMotion Planning
빠르게 탐색하는 무작위 트리
Rapidly-Exploring Random Tree (RRT)는 작업 공간에서 무작위 구성(configuration)을 반복적으로 샘플링하고 트리의 가장 가까운 기존 노드에 연결하여 실현 가능한 경로의 트리를 구축하는 모션 계획 알고리즘입니다. LaValle이 1998년에 소개한 RRT는 고차원 모션 계획의 혁신으로, 로봇이 장애물, 조인트 제한 및 운동학적 제약이 있는 복잡한 환경에서 충돌 없는 경로를 찾을 수 있도록 합니다.
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출처
- LaValle, S. M. (1998). Rapidly-exploring random trees: A new tool for path planning. Technical Report TR 98-11, Iowa State University. link ↗
- 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 ↗
- LaValle, S. M. (2006). Planning Algorithms. Cambridge University Press. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Rapidly-Exploring Random Tree. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/control-theory/rapidly-exploring-random-tree
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