ScholarGate
Asystent
Machine learningMotion Planning

Drzewo Szybko Eksplorujące Losowe

Drzewo Szybko Eksplorujące Losowe (RRT) jest algorytmem planowania ruchu, który buduje drzewo wykonalnych ścieżek poprzez iteracyjne próbkowanie losowych konfiguracji w przestrzeni roboczej i łączenie ich z najbliższym istniejącym węzłem w drzewie. Wprowadzone przez LaValle w 1998 roku, RRT stanowi przełom w planowaniu ruchu w przestrzeniach o wysokiej wymiarowości, umożliwiając robotom znajdowanie ścieżek wolnych od kolizji w złożonych środowiskach z przeszkodami, ograniczeniami stawów i ograniczeniami kinematycznymi.

Otwórz w MethodMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

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

Źródła

  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

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 3). Rapidly-Exploring Random Tree. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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

Cytowana przez

ScholarGateRapidly-Exploring Random Tree (Rapidly-Exploring Random Tree). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/control-theory/rapidly-exploring-random-tree · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026