Probabilistic Roadmap
The Probabilistic Roadmap (PRM) method is a motion planning algorithm that builds a pre-computed graph (roadmap) of feasible paths through the configuration space by sampling random configurations and connecting them if collision-free. Introduced by Kavraki et al. in 1996, PRM is powerful for multi-query planning scenarios where many path queries are answered, amortizing roadmap construction cost across many queries.
Zapis źródłowy
Cytaty skopiowane dosłownie z zapisu źródłowego metody. Nie należy z nich wywnioskować weryfikacji na poziomie twierdzenia.
- 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. · URL
- LaValle, S. M. (2006). Planning Algorithms. Cambridge University Press. · URL
Wyselekcjonowane twierdzenia
Twierdzenia utrwalone w rejestrze dowodowym, każde z własną oceną.
Ten widok nie tworzy oceny twierdzenia, jeśli rejestr jej nie zawiera.
Powiązane metody
Wygenerowane z grafu metod i pokazane jako sugerowane przez maszynę powiązania — nie należy z nich wywnioskować twierdzenia dowodowego.