Probabilistyczna Mapa Drogowa
Metoda probabilistycznej mapy drogowej (PRM) jest algorytmem planowania ruchu, który buduje wstępnie obliczoną grafową reprezentację (mapę drogową) wykonalnych ścieżek w przestrzeni konfiguracyjnej poprzez próbkowanie losowych konfiguracji i łączenie ich, jeśli są wolne od kolizji. Wprowadzona przez Kavraki i współpracowników w 1996 roku, PRM jest potężna w scenariuszach planowania wielokrotnych zapytań, gdzie odpowiada się na wiele zapytań o ścieżkę, amortyzując koszt budowy mapy drogowej na wiele zapytań.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Źródła
- 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 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Probabilistic Roadmap. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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.
- Sterowanie predykcyjne oparte na modeluTeoria sterowania↔ compare
- Drzewo Szybko Eksplorujące LosoweTeoria sterowania↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →