PRM: Вероятностный метод построения дорожной карты в 3D с использованием 7-степенной роботизирова...

PRM — это метод планирования движения робота на основе выборки, разработанный в 1990-х годах и используемый до сих пор. Мы начнем с PRM на двухзвенном роботе с двумя вращательными шарнирами. PRM состоит из двух фаз: фазы обучения и фазы запроса: На фазе обучения вы: (а) Генерируете случайные точки в конфигурационном пространстве и вычисляете, находятся ли они в свободном конфигурационном пространстве (зеленые точки) или сталкиваются с препятствиями (красные точки). (б) Пытаетесь соединить точки в свободном конфигурационном пространстве с их ближайшими соседями, расстояние между которыми меньше радиуса, используя локальный планировщик. Эти два шага генерируют дорожную карту. На практике вы повторяете эти шаги обучения до тех пор, пока у вас есть время и память для хранения результатов. На фазе запроса локальный планировщик пытается соединить начальную конфигурацию с ближайшей точкой на дорожной карте, а целевую конфигурацию — с ближайшей точкой на дорожной карте. Затем используется поиск по графу для нахождения кратчайшего пути на дорожной карте. В этой демонстрации я использую алгоритм A* для нахождения кратчайшего пути. Весь код доступен в виде онлайн-демонстраций Mathematica. https://demonstrations.wolfram.com/Pr... https://demonstrations.wolfram.com/Pr... https://demonstrations.wolfram.com/Pr... https://demonstrations.wolfram.com/Di... https://demonstrations.wolfram.com/Pr... https://demonstrations.wolfram.com/Ch... Это часть a лекции 23, Введение в робототехнику Часть a: Вероятностные методы построения дорожных карт:    • PRM: Probabilistic Roadmap Method in 3D an...   Часть b: нормы расстояния    • How close are 2 configurations of a robot?...   Полный плейлист «Введение в робототехнику»:    • Intro2Robotics Lecture 1a: course overview...