运动规划算法之概率路线图（Probabilistic Roadmaps）

最新推荐文章于 2025-10-31 15:19:20 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-31 15:19:20 发布 · 3.9k 阅读 · 6 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

概率路线图（PRM）是一种将连续空间转换为离散图搜索的路径规划方法，适用于解决质点机器人在二维欧氏空间的路径规划问题。PRM算法包括学习和查询两个阶段，通过随机采样创建路线图并利用搜索算法找到路径。随着采样数量增加，算法的概率完备性提升。此外，PRM*作为改进算法，进一步提高了路径的优化。

内容

概率路线图（Probabilistic Roadmaps）

简介

概率路线图（PRM）是基于可用空间和占用空间的给定地图内可能路径的网络图。概率路线图法(PRM)将规划分为两个阶段：学习阶段和查询阶段。在学习阶段，建立一个路线图 Q f r e e Q_{free} Qfr

最低0.47元/天 解锁文章
无人机安全室内飞行改进的概率路线图规划方法.zip
11-29
概率路线图规划方法（Probabilistic Roadmaps, PRM）是一种基于概率的机器人路径规划算法，它通过在配置空间中随机采样来构建一个“路图”，在求解路径时可以在路图上搜索和优化路径。当应用于无人机室内飞行时，该...
Probabilistic-Roadmap
05-13
概率路线图算法 这是从的RRT算法可视化改编而来的 先决条件 您需要在中安装。 运行和可视化 catkin_make 获取rrt-ros的安装文件，以使ros可以看到rrt-planning程序包。 source devel/setup.bash 在另一个终端中运行roscore。 roscore 然后如下运行rrt节点。 rosrun rrt-planning prm 现在将提示您运行rviz进行可视化。 然后在另一个终端上运行Rviz。 rviz 您可能还需要使用： rosrun tf static_transform_publisher 0 0 0 0 0 0 1 map base_link 10 将标记侦听器添加到rviz！ 还有一个python接口，可完全实现prmImpl.h的代码。 您可以调整的参数是numNodes ，它控制要采样以创建PRM的节点
概率路图法（PRM）路径规划算法简述
热门推荐
慕羽★的博客
11-13 1万+
概率路图法（Probabilistic Road Map）由LE Kavraki,、P Svestka等人于1996年在论文《Probabilistic roadmaps for path planning in high-dimensional configuration 》中提出
【全局路径规划模块采样算法】概率路线图probabilistic Roadmap搜索（附C++代码）
qq_35635374的博客
04-28 1594
认知有限，望大家多多包涵，有什么问题也希望能够与大家多交流，共同成长！
如何用 Roadmap 实现高效项目管理：开源路线图软件的完整指南
最新发布
gitblog_00302的博客
10-31 325
Roadmap 是一款功能强大的开源路线图软件，专为项目管理和团队协作设计。无论是个人开发者还是企业团队，都能通过这款工具轻松规划、跟踪和优化项目进度，提升团队协作效率。 ## ???? 核心功能概览：为什么选择 Roadmap？ Roadmap 提供了直观的界面和丰富的功能，让项目管理变得更加高效和透明。以下是其核心优势： - **完全可定制**：根据团队需求个性化路线图设置，灵活适配不同项目...
概率路线图 (PRM) 算法
人无远虑，必有近忧
05-15 8471
其中，是用于解决第 1 个问题的重要方法，其核心思想为：先对机器人的单个构型进行碰撞检测，建立无碰撞构型的数据库，再对不同的构型进行采样以生成无碰撞路径。该算法的优点在于具有通用性，只需要针对不同的机器人运动规划问题进行合理的参数调整。该算法的缺点在于完备性较弱，即当参数设置不合理时，即使存在可行的路径，也不一定能够找到。典型的抽样规划方法有和两类。前者首先构建路线图，先通过采样和碰撞检测建立完整的，以得到构型空间的完整连接属性。再通过即可得到可行的路径。
PRM概率路线图
hxxjxw的博客
09-12 1331
最佳优先搜索（Best First Search），是一种启发式搜索算法（Heuristic Algorithm）,我们也可以将它看做广度优先搜索算法的一种改进；最佳优先搜索算法在广度优先搜索的基础上，用启发估价函数对将要被遍历到的点进行估价，然后选择代价小的进行遍历，直到找到目标节点或者遍历完所有点，算法结束 ...
【路径规划】PRM 概率道路图法 Probabilistic Roadmap Method
NEO's NOTEBOOK
05-04 2558
Probabilistic roadmaps for path planning in high-dimensional configuration spaces L.E. Kavraki，P. Svestka，J.-C. Latombe… 第一步：The Learning Phase 学习阶段 第二步：The Query Phase 查询阶段 1. The Learning Phase –...
【路径规划论文整理(1)】Path Deformation Roadmaps(附带对PRM改进算法、同伦映射的整理)
weixin_45534376的博客
04-02 3300
实验表明，该技术能够可靠地捕捉复杂空间中多重连通性的多连通性，适用于自由飞行和关节机器人在2D和3D环境中的问题。PDR在保持紧凑结构的同时，能够有效地捕捉到不同路径的多样性，提高了路径规划的质量和效率。
Probabilistic Road Map
JunJun
09-12 1179
原理 其他资料 例子 """ Probabilistic Road Map (PRM) Planner author: Atsushi Sakai (@Atsushi_twi) """ import random import math import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.spatial import cKDTree # parameter N_SAMPLE = 500 # number of sample
基于采样的规划算法之概率路图（PRM）法
昔风不起，唯有努力生存！
11-03 1483
本章介绍了一种不用动脑子的节点生成法——随机采样。我们改变需要节点的个数N=20N=20N=20时，得到的概率路图如下图所示。从中我们基本可推断，采样点个数越多，最终生路径的质量越高。并且每次运行程序，产生的图都是不一样的，这源自随机采样。存在这样一条无碰撞路径，但无法保证一定能找到。后面我们将用几章来不断阐述这个结论，不断使这个结论形象化。
自动驾驶算法（八）：基于概率图算法的路径规划--以PRM为例以及路径规划算法总结
qq_41694024的博客
11-07 1686
自动驾驶算法（八）：基于概率图算法的路径规划--以PRM为例以及路径规划算法总结
概率路线图probabilistic Roadmap搜索
weixin_64037346的博客
12-06 181
介绍第二类结合了全局采样和图搜索思想的算法如何应用在全局路径上，详细分析算法搜索的原理及源码，遍历搜索算法包括概率路线图probabilistic Roadmap搜索算法、lazy PRM懒惰障碍物检测算法。
路径规划：全局路径规划_（8）.概率道路图（PRM）
zhubeibei168的博客
01-21 1569
概率道路图（Probabilistic Roadmap, PRM）是一种用于全局路径规划的算法，特别适用于高维配置空间中的路径规划问题。PRM 算法通过在环境中的随机采样点构建一个图，并利用图搜索算法（如 Dijkstra 或 A* 算法）在图中找到一条从起点到终点的路径。PRM 的主要优势在于它能够处理复杂的环境，并且在路径规划中具有较高的效率。
对Probabilistic Road Map(PRM)概率路图路径规划方法的理解
首飞的博客
03-10 5477
PRM 参考网址： V-rep学习笔记：机器人路径规划1 RRT
基于PRM(probabilistic roadmaps)算法的机器人路线规划算法matlab仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
09-20 3387
点与点连接线最简单的就是直线。1.使用一个2*2的网格大小(gridsize)和5度的角分辨率(angular resolution)，创建机器人的构型空间(Configurationspace)。使用一个2*2的网格大小(grid size)和5度的角分辨率(angular resolution)，创建机器人的构型空间(Configuration space)。2.使用谈心搜索算法计算从(50,50)到(750, 250)的最短路径。3.使用中轴变换计算最安全的路径(最安全的路径是指离墙最远的路径)。
轨迹规划：基于采样的(sample-based)路径规划算法
qq_45983373的博客
03-18 1886
基于采样的路径规划算法PRM和RRT
（9-1）其他路径规划算法：PRM算法
码农三叔
07-29 1248
PRM 算法的关键思想是通过在配置空间中概率性地采样点，并在可连接的点之间建立边，以构建机器人可能的运动路径。这使得算法更具适应性，能够处理复杂的环境和高维配置空间。实现PRM 算法的基本步骤如下所示。（1）节点采样：在配置空间中随机采样一组节点，这些节点表示机器人可能的位置。（2）碰撞检测：对于每个采样得到的节点，进行碰撞检测，排除那些位于障碍物内的节点，以确保路径不会穿过障碍物。（3）连接节点：对于没有碰撞的节点对，通过局部路径规划算法（如直线运动）尝试直接连接它们。
【自动驾驶】基于采样的路径规划算法——PRM（含python实现）
weixin_42301220的博客
06-14 6339
概率路图算法是一种典型的基于采样的路径规划方法。它主要分为两个阶段：学习阶段， 查询阶段。 应用PRM算法进行路径规划时，首先在将连续空间转换成离散空间后，在离散空间中采样一个无碰撞的点（随机撒点，剔除落在障碍物上的点），以该点为中心，在一定的半径范围内搜索其邻域点，并将其连接形成路径，随后进行碰撞检测，若无碰撞，则保留该路径。 当空间中所有采样点均完成上述步骤后，再应用**图搜索算法**搜索出可行路径。......
概率路线图(PRM)算法
09-08
概率路线图(PRM)算法是一种路径规划方法。该算法主要分为两个阶段。在离线学习阶段中，算法会随机采样大量的机器人位姿点，并为每个节点搜索邻居节点并建立连接，从而构建出一个路标地图。而在在线查询阶段中，根据起始点、目标点和路标地图的信息，采用启发式搜索算法从路标图中搜索出一条可行路径。这种算法的优势在于可以避免对位姿空间中障碍物进行精确建模，能够有效解决复杂的运动动力学约束下的路径规划问题。 PRM算法的提出是由LE Kavraki、P Svestka等人在1996年的论文《Probabilistic roadmaps for path planning in high-dimensional configuration spaces》中介绍的。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值