ScholarGate
Ассистент
Machine learningMotion Planning

Вероятностная дорожная карта

Метод вероятностной дорожной карты (PRM) — это алгоритм планирования движения, который строит предварительно вычисленный граф (дорожную карту) допустимых путей через конфигурационное пространство путем выборки случайных конфигураций и их соединения, если они свободны от столкновений. Представленный Кавраки и др. в 1996 году, PRM эффективен для сценариев многозадачного планирования, где выполняется множество запросов на пути, амортизируя стоимость построения дорожной карты за счет множества запросов.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороСкачать слайды

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Карта метода

Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.

Источники

  1. 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
  2. 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
  3. LaValle, S. M. (2006). Planning Algorithms. Cambridge University Press. link

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Probabilistic Roadmap. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/control-theory/probabilistic-roadmap

Какой метод?

Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.

Сравнить рядом

Упоминается в

ScholarGateProbabilistic Roadmap (Probabilistic Roadmap). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/control-theory/probabilistic-roadmap · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026