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PRM路径规划算法

资 源 简 介

PRM路径规划算法

详 情 说 明

PRM(Probabilistic Roadmap Method)是一种基于概率采样的路径规划算法,特别适合解决高维空间中的运动规划问题,如无人机在静态环境中的导航。该算法通过随机采样环境中的点并构建连通图来寻找可行路径,主要分为采样阶段和查询阶段。

在采样阶段,算法会在自由空间中随机生成大量节点,并通过碰撞检测筛选出有效节点。这些节点随后被连接成图结构,仅保留不与环境障碍物碰撞的边。查询阶段则使用图搜索算法(如Dijkstra或A*)在构建的图中寻找起点到目标点的最优路径。

PRM的优势在于其概率完备性——随着采样点增加,找到路径的概率趋近于1。对于无人机应用,MATLAB实现通常需要处理二维或三维空间建模,并可能包含动力学约束的扩展。算法效率取决于采样策略、邻域连接规则和碰撞检测的实现方式。

实际应用中可优化采样策略(如障碍物边界密集采样),或结合二次规划对路径进行平滑处理。该算法虽适用于静态环境,但通过增量式更新也能应对缓慢变化的场景。