ScholarGate
Asistents
Machine learningMotion Planning

Strauji izpētošs nejaušs koks

Strauji izpētošs nejaušs koks (RRT) ir kustības plānošanas algoritms, kas veido iespējamu ceļu koku, iteratīvi ņemot nejaušas konfigurācijas darba telpā un savienojot tās ar tuvāko esošo koka mezglu. LaValle ieviesa RRT 1998. gadā, un tas ir izrāviens augstas dimensijas kustības plānošanā, ļaujot robotiem atrast ceļus bez sadursmēm sarežģītās vidēs ar šķēršļiem, savienojumu ierobežojumiem un kinemātiskajiem ierobežojumiem.

Atvērt MethodMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

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

Avoti

  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

Kā citēt šo lapu

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

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

Uz to atsaucas

ScholarGateRapidly-Exploring Random Tree (Rapidly-Exploring Random Tree). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/control-theory/rapidly-exploring-random-tree · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026