Probabilistic Roadmap
Probabilistic Roadmap (PRM)-metoden er en bevegelsesplanleggingsalgoritme som bygger en forhåndsberegnet graf (veikart) av gjennomførbare stier gjennom konfigurasjonsrommet ved å sample tilfeldige konfigurasjoner og koble dem sammen hvis de er kollisjonsfrie. Introdusert av Kavraki et al. i 1996, er PRM kraftig for multi-spørring planleggingsscenarier der mange stispørringer besvares, noe som amortiserer kostnaden for veikartkonstruksjon over mange spørringer.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Probabilistic Roadmap. ScholarGate. https://scholargate.app/no/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.
- Modellprediktiv reguleringReguleringsteknikk↔ compare
- Rapidly-Exploring Random TreeReguleringsteknikk↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →