การ วาง แผน ใน การ ก่อ สร้าง

อัลกอริทึมการวางแผนการเคลื่อนไหวจําเป็นในหุ่นยนต์ และระบบอัตโนมัติ สําหรับการกําหนดเส้นทางที่คํานวณได้จากจุดเริ่มต้นไปยังเป้าหมาย บทความนี้เปรียบเทียบอัลกอริทึมที่ได้รับความนิยม 3 ตัว: A*, สุ่มต้นไม้ (RT) และ Probulatic Roadmap (PRM) อัลกอริทึมแต่ละตัวมีความแข็งแรงและประยุกต์ใช้งานได้อย่างไม่ซ้ําใคร

อัลกอริธึม

อัลกอริทึม A* เป็นวิธีการค้นหาแบบกราฟ ที่พบเส้นทางที่สั้นที่สุด มันใช้เฮอริกเพื่อประมาณต้นทุนที่จะถึงเป้าหมาย ทําให้เหมาะสมสําหรับสภาพแวดล้อมแบบตารางและแผนที่ที่รู้จัก

สุ่มแบบเร็ว (RT)

RRT เป็นอัลกอริทึมแบบตัวอย่างที่ออกแบบสําหรับพื้นที่ที่มีมิติสูง มันสํารวจพื้นที่การปรับแต่งอย่างรวดเร็ว โดยสุ่มขยายต้นไม้ไปยังภูมิภาคที่ยังไม่ถูกสํารวจ RRT จะมีประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนด้วยอุปสรรค แต่ไม่รับประกันเส้นทางที่สั้นที่สุด

Probabalic Roadmap (PRM)

PRM สร้างเครือข่ายเส้นทางที่ไม่สามารถระบุได้ โดยสุ่มตัวอย่างสภาพแวดล้อม และเชื่อมต่อจุดใกล้เคียงกับเส้นทางที่เรียบง่าย

สรุปการเปรียบเทียบ

• [FLT: 0] A*: ค้นหาเส้นทางที่ดีที่สุดใน สภาพแวดล้อมที่คล้ายตาราง
• [FLT: 0] RRT: ลาดตะเว ในพื้นที่ที่มีมิติสูง ช่องว่างซับซ้อน แต่อาจสร้างเส้นทางย่อยได้
• [FLT: 0] PRMRM: เหมาะกับสภาพแวดล้อมที่คงที่ที่มีความหลากหลาย, การสํารวจสมดุล และการเชื่อมต่อกัน