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题名改进概率路标图算法
被引量：1
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作者
宁新杰
崔炜
徐照翔
李兴广
陈鹏宇
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机构
长春理工大学电子信息工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第12期3422-3427,共6页
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基金
中国吉林省科学技术计划发展基金项目(20200401090GX)。
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文摘
为解决传统概率路标图算法(probabilistic roadmap,PRM)学习阶段路线图R(N,E)中路线图边集E较为复杂和查询阶段生成的路径转折次数较多的问题,提出边集优化方法并引入道格拉斯-普克算法。在学习阶段,通过对随机点进行约束,减少路线图中集合E的大小,减少查询阶段的计算量。在查询阶段,通过对搜索到的无碰撞路径节点进行峰值节点提取,有效去除冗余节点。实例仿真结果表明,改进PRM算法比标准的PRM算法具有更高的求解效率和更少的路径节点数目。
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关键词
PRM算法
路线图边集E
边集优化方法
道格拉斯-普克算法
峰值节点提取
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Keywords
PRM algorithm
roadmap edge set E
edge set optimization
Douglas Puck algorithm
peak node extraction
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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