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路径规划之Dijkstra算法 路径规划之Best-First Search算法 路径规划之A *算法 路径规划之D *算法 路径规划之PRM算法 路径规划之PRM算法 系列文章目录前言一、前期准备1.栅格地图2.采样3.路标 二、PRM算法1.起源2.流程3. 优缺点4. 实际效果 前言 
之前提到的几种…系列文章目录 
路径规划之Dijkstra算法 路径规划之Best-First Search算法 路径规划之A *算法 路径规划之D *算法 路径规划之PRM算法 路径规划之PRM算法 系列文章目录前言一、前期准备1.栅格地图2.采样3.路标 二、PRM算法1.起源2.流程3. 优缺点4. 实际效果  前言 
之前提到的几种路径规划算法都建立在栅格地图上在目前A*算法比较盛行的情况下暂时难以提出更好更稳定的静态地图搜索方法。那如何换一种方向思考呢在使用A *算法的前提下我们要想提高路径规划的速度就需要从地图方向入手不去搜索原有的栅格地图而是去搜索基于采样点构建PRM路线图来提高路径规划效率。  
一、前期准备 
1.栅格地图 
栅格地图是一种基于网格的地图表示方法其中地图区域被划分为均匀的网格单元并为每个网格单元分配特定的属性信息。 
2.采样 
在机器学习和统计学中采样是从一个数据集中选取一部分样本用于模型训练或推断。采样可以是随机的也可以是确定性的并且可以根据各种不同的采样策略进行操作。 
3.路标 
地图中随机选取的采样点这些点被用作潜在路径的节点也被称为路标。 
二、PRM算法 
1.起源 
PRMProbabilistic Roadmap算法是由Steven M. LaValle和James J. Kuffner于1999年共同提出的。这是一种用于解决机器人路径规划问题的算法特别是在复杂和动态环境中。 
2.流程 
随机采样在已经建立好得地图上随机选取一定数量的采样点移除无效采样点删除落在障碍物上的点连接根据最近邻规则可以是其他规则不同情况使用不同的规则将采样点和周围相邻点链接移除无效连接将横穿障碍物的连接删除构建出PRM路线图使用A*算法在PRM路线图上寻找最优路径。 
3. 优缺点 
优点 
适用于高维空间和复杂约束的路径规划问题搜索效率高搜索速度快。 
缺点 概率完备但不是最优。 
4. 实际效果