UPenn - Robotics 2:Computational Motion Planning - week 3: Probabilistic Road Maps

本文深入探讨了路径规划算法中两种主流方法:概率路线图(PRM)与快速探索随机树(RRT)。PRM虽然在生成地图方面适用于多个任务,但效率低下,尤其在搜索整个自由空间时。相比之下,RRT在动态约束环境下表现更佳,如汽车机器人等系统。通过实例讲解,文章展示了RRT如何逐步构建路径,最终成功连接起始与目标节点。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

https://blog.youkuaiyun.com/DinnerHowe/article/details/80267062

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 1, initialize by random sampling

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

PRM is not Not complete

 

Edge case:

 

 

 

 

  only probably complete, one stratety is to generate more samples between closed barriers.

 

 

 

                          

 

 

 

 


 

 

 

 (PRM buiding the map, whcih can be used in multiple tasks, but it's not efficient when only have to solve one problem and search the entire free space)

 Rapid Exploring Random Trees (RRT)

 

 

   

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

               check if green  node (new node in blue tree) can be lined to the red tree

   not succeed

 

 

 

 

 

 

    succeed this time

 

 

  

Another important feature of the RRT approach is it can be used on systems that 
have dynamic constraints, which limit how they can move.

 

 Example: Car-like robot

 

转载于:https://www.cnblogs.com/ecoflex/p/9789965.html

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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